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研究人员开发了以最小的规模研究材料的新方法

世界各地的科学家都对开发新材料感兴趣,以帮助人们过上更可持续,更健康的生活,但是要生产这些材料,需要对它们所构成的分子的神秘结构有详细的了解。设计人员希望用可持续的植物衍生化合物代替浪费的塑料,但是如果不了解植物化合物的分子结构,这将是一个挑战。阿尔托大学(Aalto University)开发的一项新技术应使研究人员能够获得这些基本信息。

为了实现这一目标,研究人员将通用的材料分析技术与人工智能相结合。原子力显微镜(AFM)使用难以置信的细针来测量纳米级物体的大小和形状,并且已经可以用于测量扁平的薄饼状平面分子的结构。通过在大量AFM数据上训练人工智能算法,科学家现在可以通过令人兴奋的现实应用来识别更复杂的分子。

该团队现在能够拍摄单个3维分子的图像,并具有足够的细节,从而有可能了解分子不同部分的不同化学性质。这项工作是由阿尔托大学的研究人员进行的,由学院教授彼得·利耶罗斯(Peter Liljeroth)以及亚当·福斯特(Adam S. Foster)和Juho Kannala教授领导。最近发表在“ 科学进展 ”杂志上。

“研究人员目前使用的方法是猜测结构,模拟AFM图像并查看猜测是否正确。当存在多种可能性时,这是缓慢而困难的,最终人们无法确定是否想到了所有可能的结构,” Peter Liljeroth解释说。

研究人员使用了一种众所周知的称为1S-樟脑的生物分子,该分子具有众所周知的原子结构,并且作为木材工业的生物产品,与其他阿尔托研究人员对生产可持续产品感兴趣的许多分子相似。通过结合机器学习和AFM模拟,Foster教授的团队开发了一种深度学习系统,该系统将一组AFM图像与其分子结构相匹配。首先,对机器学习系统进行了模拟AFM数据测试,分析了具有平面和非平面几何形状的各种分子。为了测试其有效性,实验数据 的使用获得了令人兴奋的结果:AI能够可靠,快速地解释复杂3-D分子的AFM图像,并说明它们的化学性质。

该论文的第一作者本杰明·奥尔德里特(Benjamin Alldritt)解释说:“这项研究令人兴奋,因为它为我们提供了使用当前实验来理解材料的新方法。通过将机器学习与AFM相结合,我们可以了解以前无法实现的3-D结构图像。此外,这种新方法在确定分子在表面上的位置时比现有方法要快,并且比人类专家更快,更可靠。

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