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Nature子刊：人工智能模型开发成功，可精确检测出金属材料中的不同原子结构

来源：材料科技在线|

发表时间：2018-08-11

点击：14802

加拿大滑铁卢大学的研究人员，开发了一种新型技术用来识别原子的晶体结构，这被认为是改善航空航天、建筑和汽车行业材料选择的新希望。他们的这一发现也将使金属探测的完整性提升到一个新的高度。

Devinder Kumar是滑铁卢大学系统设计工程专业的博士研究生，他通过与德国柏林Fritz Haber研究所（FHI）的研究人员合作，成功开发出了一种强大的人工智能（AI）模型，该模型可以精确检测出金属材料中的不同原子结构。这一成果近日被发表在了《Nature Communications》杂志中，利用该模型，科学家可以获知以往技术无法探测到的金属缺陷。

“当前技术只允许你在完美晶体中实现金属原子结构的完全识别，一旦该晶体带有某种缺陷，那么便无法精确识别其原子的对称性，”Kumar说，他是滑铁卢大学人工智能领域图像处理方面的专家，“因此，这种评估金属材料的新方法将为我们带来一个更好的材料设计体验，并有可能影响到所有需要材料设计方面的行业。”

FHI提出了一种人工创建与现实世界相关数据的新方法。Kumar和他的团队利用该技术制作了约8万幅不同类型缺陷和位移的图像标本。有了这些图像数据库，他便能够制作出一个非常有效的AI模型，用来识别实际晶体中的原子结构排列情况。这个数据库目前已经向公众开放，因此其他研究人员也可以根据自己的实际情况来开发出自己的算法。

“理论上讲，所有的金属材料都应具有完美的晶体对称性，原子总是能占据到自己的位置上，但实际上却由于制造工艺的原因会产生大量的缺陷，”Kumar说，“即使仅存在1％的缺陷，以往所有试图匹配实际中理想结构的方法也都失败了。而我们制作的AI算法或模型，即使在40%缺陷存在的情况下，也能将这些晶体的对称性进行准确分类。”

原文来自：materialstoday，原文题目：New AI model can detect atomic structures in imperfect metals，由材料科技在线团队翻译整理。

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