## 264｜两大高校联合组队让AI看图识晶体，用15万种材料数据，训练过程中发现三种新材料

伙伴们，快刀广播站又开始广播了。

上周，OpenAI发布O1的时候，就表示这个模型具备更强的推理和逻辑能力，虽然速度会稍微慢一些，但是能在科研等领域里发挥更大的作用。

我正好看到了一篇关于如何把AI模型用在新材料研发上的论文，感觉还挺有意思的，来跟同学们介绍一下。不过提前要说的是，对于晶体材料研究本身的很多专业词汇，我是小白，但其中一些AI应用的研究思路还是非常精妙的。

这篇论文的标题是《利用生成式AI从粉末状衍射图谱中确定晶体结构》，共同作者一共有八位，来自非常典型的两大合作团队。一个是麻省理工的化学系，由作为高级作者的著名化学家丹娜·弗里德曼教授带队，她长期研究的领域是新材料和分子晶体。而另一个是斯坦福的计算机系，由斯洛文尼亚籍的尤雷·莱斯科维奇教授带队，他一直研究的领域是数据科学和应用机器学习，专注于大型互联系统的模型，为这些模型建立丰富的关系结构，例如细胞内蛋白质的互相作用等等。这八位作者中，五个来自麻省理工化学系，三个来自斯坦福计算机系。这就是一个典型的强强联合的案例，有人负责专业的落地场景——新材料研发，有人负责专业的AI能力建设——斯坦福的机器学习。

回到这项研究本身，我用我这辈子化学知识最巅峰的时期——高三时的理解，来试着讲一下。科学家们分析晶体材料的结构，在过去的一百多年的时间里，用的都是一种叫做“X射线晶体学”的技术。简单点理解就是跟人拍X光片一样，医生最后拿着片子来看你到底哪里的骨头出现了问题。而在晶体研究中，X射线打在晶体上，会根据晶体的内部结构产生特定的衍射图案。科学家们根据这些衍射出来的图案，推断出原子在晶体中的排列方式，就有点像拼一副复杂的3D拼图。

但是这个方法有一个非常大的问题。在分析完好无损的大块晶体时，这样的效果非常好。如果你拿到的是粉末状的材料，那就变得非常有难度了，粉末里的每个微小的晶体碎片都是随机排列的，要对这些碎片进行X射线扫描，并找出衍射图案的规律就变得很难。其实用一个生活中的例子就可以理解，如果把一个组合好的乐高模型再次打碎，成为一堆被打乱的乐高碎片，你不提供任何信息，让某个人去复原他们的原始形状，就是一件非常难的事了。

所以这个项目组的科学家们做了一个新的AI模型，名字叫做“Crystalyze”，其实就是可以降低这个复原过程难度，就像是一个超级聪明的乐高大师，它可以根据现在的X射线衍射图案，推测出粉末状晶体的整体结构。

因为虽然我们肉眼看起来是粉末状，但在机器的视角中，只不过是比较小的微晶体而已。弗里德曼等人先是在一个拥有15万种材料的数据库上训练了一个机器学习模型，目的是模拟出X射线衍射图案的样子；然后用这些AI衍生的图案来训练刚才说的这个Crystalyze模型，目的是推测出晶体的结构。

科学家们拿出100多种并不在训练数据里的材料做测试，发现准确率已经能达到67%。这个数据对于新材料的研发来说，已经很不错了，可以节省非常多的盲目做实验无效测试的时间。

重要的是，因为模型是生成式的AI，所以它可以生成一些之前从来没有看到过的结构，而这些在训练数据里也并不存在。这样对于科学家来说，就会带来新的启发，科学家们就可以做出自己的猜测，如果自己的猜测和AI的输出一致，就很有可能意味着新的发现。

更有意思的是，他们在研发这个AI模型的过程中，顺便提出了100多种之前并没有解决的晶体结构，还顺带发现了三种新材料。这三种新材料，纯化学成分都相同，但是因为晶体结构的不同，所以呈现出了不同的特性。举个例子，石墨和钻石，在化学成分上都是纯碳，只是因为晶体内部结构的不一样，所以物理特性也完全不一样。这次过程中发现的三个新材料，未来都可能在设计新型永久磁铁上发挥价值。

其实这个案例只是AI在科学研究上的一个很小的落地使用，但确实能解决科学家们在无效实验上浪费大量时间的问题，帮助他们更快速地推动项目进度。这一点同样适用于我们的很多工作场景，试着去找出那些特别没意思，但是又需要每天都干的事情，想办法让AI来帮我们提速吧。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

【相关链接】

《利用生成式AI从粉末状衍射图谱中确定晶体结构》：

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.4c10244

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