Nature Materials:机器学习模型解决纳米材料结构解析难题
哥伦比亚大学Hod Lipson、Simon J. L. Billinge、Gabe Guo等人提出了基于扩散过程生成机器学习模型——PXRDnet,使用45229个已知结构进行训练,能够成功解析小至10 A的模拟纳米晶体,涵盖200种不同对称性和复杂性的材料,包括来自所有七个晶系结构。他们研究成果解决了纳米材料结构解析的长期难题,为材料科学提供了高效工具,并有望推动纳米技术、能源、医药等领域的创新应用。研究成果以“Ab initio structure solutions from nanocrystalline powder diffraction data via diffusion models”为题发表于Nature Materials。
主要创新点:
1.基于扩散模型的生成式机器学习方法:
论文提出了一种名为PXRDnet的生成式机器学习模型,基于扩散过程,利用45,229个已知晶体结构进行训练。该模型能够从化学式和有限信息的纳米晶粉末X射线衍射(PXRD)数据中直接解析原子结构,克服了传统方法在纳米材料结构解析中的信息缺失问题。提出了MP-20-PXRD基准数据集(包含Materials Project中20个原子以内的稳定材料及其模拟衍射数据),并公开了代码和数据集,为后续研究提供了统一标准。
2.纳米尺度结构解析的突破:
传统方法在纳米材料(尤其是尺寸小于1000 Å的晶体)结构解析中面临挑战,主要因衍射峰展宽导致信息量减少。PXRDnet通过结合扩散模型和统计先验,成功解析了最小10 Å的纳米晶结构,覆盖了所有七个晶系(立方、四方、正交、三方、六方、单斜、三斜),在模拟数据中成功率高达80%(平均误差7%)。
3.实验数据验证与鲁棒性:
模型不仅适用于模拟数据,还能处理真实实验中的噪声衍射数据(如来自国际晶体学联合会数据库的案例),并通过Rietveld精修进一步优化候选结构,验证了其实际应用潜力。
据介绍,该研究方法可以应用于
1.纳米材料研发:
在无法获得单晶样品的场景下(如催化剂、量子点、纳米药物载体等),快速解析纳米材料结构,加速新材料的发现与优化。
2.复杂材料体系分析:
适用于多组分、低对称性材料的结构解析(如钙钛矿、金属有机框架等),支持能源存储、光电材料等领域的研究。
3.工业质量控制:
通过快速分析工业纳米粉末的晶体结构,优化生产工艺,提升材料性能一致性。
4.交叉学科扩展:
方法可扩展至其他衍射技术(如电子衍射、中子衍射),推动结构生物学、地质学等领域的纳米尺度分析。
5.自动化与高通量实验:
结合自动化实验平台(如机器人合成系统),实现从衍射数据到结构解析的全流程自动化,降低人工干预成本。
图1:纳米材料PXRD谱图
图2:PXRDnet结构预测
图3:PXRD比较
图4:Rietveld精炼结果
图5:实验数据
论文地址:https://www.nature.com/articles/s41563-025-02220-y
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