寻找自然界隐藏的规律研究人员将深度学习应用于X射线衍射

X射线衍射(XRD)是一种通过以不同角度用X射线照射材料来辨别材料原子结构的实验技术。本质上，反射X射线的强度在特定照射角度下变高，从而产生衍射峰图案。XRD用作材料的指纹，因为每种物质都会产生独特的图案。

在研发中，XRD的变化用于确定需要添加的额外元素的位置和数量，以微调材料以帮助增强所需的功能特性，例如电池的储能效率。

然而，XRD的峰变化对人类来说几乎是不可察觉的。这使得确定材料表征的不同峰的特征和相关性变得困难。为此，由日本高级科学技术研究所(JAIST)的RyoMaezono教授领导的一组日本研究人员将一种称为“自动编码器”的深度学习技术应用于该问题，以发现XRD中隐藏的规律性，这些规律性可能有助于加快新型功能材料的开发。

研究团队还包括JAIST副教授KentaHongo和助理教授KousukeNakano。他们的工作已发表在AdvancedTheoryandSimulations上。

Maezono教授在解释自动编码器技术的基本原理时说：“自动编码器技术通过将数据特征表示为二维平面(特征空间)上的点来捕获数据特征。根据它们的散布，这些点被分组为粗粒度信息。自动编码器压缩了数据维度，可以有效地捕获二维平面中的多面XRD模式分析。”

使用神经网络，研究人员将自动编码器应用于150个不同浓度的磁性合金的XRD图。在特征空间中，每个XRD投影到一个点。这些点形成簇，其中具有相似成分浓度的相似材料更靠近地放置在一起。因此，特征空间中点之间的距离允许估计任何给定样品合金的浓度。这也允许通过间接识别在合金中添加新元素或改变其构成元素比例时发生变化的XRD峰来微调合金。

研究人员进一步提出了特征空间的新应用。当感兴趣的峰在原始XRD图案上被掩盖时，特征空间上的点会移动。偏移的程度有助于区分峰值与捕获材料特性的相关性。使用这种技术，研究人员能够确定哪个峰值实际上与要注意的相关，以估计掺杂量等——这是人类无法预测的，但使用深度学习揭示了这一点。

研究人员还提议将自动编码器应用于生成人工XRD图案，方法是对现有图案进行插值，以处理合金成分的微小变化。该方法将生成合理的数据集，避免计算量大的从头算模拟。

“这项研究的结果不仅限于XRD峰模式。相反，它们提供了一种通用的深度学习技术，可用于从材料科学数据中提取特征。其框架可以发现自然界中人类无法识别的隐藏规律，有望成为通过数据科学发现定理的强大工具，”Maezono教授说。

所描述的自动编码器的应用可以加速高效、低成本和低环境影响材料的开发，开创基于深度学习的材料科学研究的新时代。