研究人員開發(fā)了以最小的規(guī)模研究材料的新方法
世界各地的科學(xué)家都對開發(fā)新材料感興趣，以幫助人們過上更可持續(xù)，更健康的生活，但是要生產(chǎn)這些材料，需要對它們所構(gòu)成的分子的神秘結(jié)構(gòu)有詳細(xì)的了解。設(shè)計人員希望用可持續(xù)的植物衍生化合物代替浪費的塑料，但是如果不了解植物化合物的分子結(jié)構(gòu)，這將是一個挑戰(zhàn)。阿爾托大學(xué)(Aalto University)開發(fā)的一項新技術(shù)應(yīng)使研究人員能夠獲得這些基本信息。
為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，研究人員將通用的材料分析技術(shù)與人工智能相結(jié)合。原子力顯微鏡(AFM)使用難以置信的細(xì)針來測量納米級物體的大小和形狀，并且已經(jīng)可以用于測量扁平的薄餅狀平面分子的結(jié)構(gòu)。通過在大量AFM數(shù)據(jù)上訓(xùn)練人工智能算法，科學(xué)家現(xiàn)在可以通過令人興奮的現(xiàn)實應(yīng)用來識別更復(fù)雜的分子。
該團隊現(xiàn)在能夠拍攝單個3維分子的圖像，并具有足夠的細(xì)節(jié)，從而有可能了解分子不同部分的不同化學(xué)性質(zhì)。這項工作是由阿爾托大學(xué)的研究人員進(jìn)行的，由學(xué)院教授彼得·利耶羅斯(Peter Liljeroth)以及亞當(dāng)·福斯特(Adam S. Foster)和Juho Kannala教授領(lǐng)導(dǎo)。最近發(fā)表在“ 科學(xué)進(jìn)展 ”雜志上。
“研究人員目前使用的方法是猜測結(jié)構(gòu)，模擬AFM圖像并查看猜測是否正確。當(dāng)存在多種可能性時，這是緩慢而困難的，最終人們無法確定是否想到了所有可能的結(jié)構(gòu)，” Peter Liljeroth解釋說。
研究人員使用了一種眾所周知的稱為1S-樟腦的生物分子，該分子具有眾所周知的原子結(jié)構(gòu)，并且作為木材工業(yè)的生物產(chǎn)品，與其他阿爾托研究人員對生產(chǎn)可持續(xù)產(chǎn)品感興趣的許多分子相似。通過結(jié)合機器學(xué)習(xí)和AFM模擬，F(xiàn)oster教授的團隊開發(fā)了一種深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，該系統(tǒng)將一組AFM圖像與其分子結(jié)構(gòu)相匹配。首先，對機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行了模擬AFM數(shù)據(jù)測試，分析了具有平面和非平面幾何形狀的各種分子。為了測試其有效性，實驗數(shù)據(jù) 的使用獲得了令人興奮的結(jié)果：AI能夠可靠，快速地解釋復(fù)雜3-D分子的AFM圖像，并說明它們的化學(xué)性質(zhì)。
該論文的第一作者本杰明·奧爾德里特(Benjamin Alldritt)解釋說：“這項研究令人興奮，因為它為我們提供了使用當(dāng)前實驗來理解材料的新方法。通過將機器學(xué)習(xí)與AFM相結(jié)合，我們可以了解以前無法實現(xiàn)的3-D結(jié)構(gòu)圖像。此外，這種新方法在確定分子在表面上的位置時比現(xiàn)有方法要快，并且比人類專家更快，更可靠。
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