一种新的AI系统可以预测原子在晶体形态中的位置。
一种能够预测晶体结构中原子排列的创新人工智能模型可以加速对适用于太阳能电池板和计算机芯片的新材料的搜索。
这项名为CrystaLLM的技术由雷丁大学和伦敦大学学院的研究人员创建。它的运作方式类似于AI聊天机器人，通过分析数百万个已知的晶体结构来学习晶体的“语言”。
今天（12月6日，星期五）在《自然通信》上发布，这一突破性系统将向科学界开放，以促进新材料的发现。
在雷丁大学进行博士研究的路易斯·安图尼斯博士表示：“预测晶体结构类似于拼凑一个复杂的多维拼图，拼图的部分是模糊的。预测晶体结构的过程需要强大的计算能力来评估无数潜在的原子排列。”
“CrystaLLM意味着一个重大进步，因为它分析数百万个已知的晶体结构以发现模式并预测新的结构，类似于一个专家拼图解答者，通过识别成功策略而不是穷举所有可能的动作。”
预测未知材料的构型
确定晶体中原子排列的传统方法涉及对原子间相互作用的漫长计算机模拟。相比之下，CrystaLLM的运作更为简单。它不是依赖复杂的物理计算，而是通过检查在晶体信息文件中找到的多个晶体结构描述来学习，而晶体信息文件是描述晶体结构的公认格式。
CrystaLLM将这些晶体描述解读为文本。当它处理每个描述时，它预测后续的元素，逐渐识别晶体结构中的模式。该系统并不是被明确编程以包含物理或化学原理，而是独立推断出这些原理。它通过分析这些描述学习原子如何倾向于排列，以及它们的尺寸如何影响晶体的形状。
在测试过程中，CrystaLLM能够生成现实的晶体结构，即使对于它之前未曾遇到的材料。
研究团队建立了一个免费的在线平台，研究人员可以利用CrystaLLM生成晶体结构。将这一模型纳入晶体结构预测过程可以加速先进电池、更加高效的太阳能电池板和更快速的计算机芯片等技术的新材料创新。
