新的机器学习工具大大提高材料研究效率

在材料研究的广阔领域，追求理解原子和分子结构的复杂舞蹈是一个长期的挑战。研究人员努力应对庞大的数据集，寻找可以重新定义我们对物质世界的理解的模式和行为。美国SLAC国家加 速器实验室最近发表在《自然通讯》上的一项研究提出了一个有前途的解决方案：一种使用“隐式神经表示（implicit neural representations）”的新型机器学习工具。

拼图和智能灯

为了简化对该研究核心思想的理解，想象一个复杂的拼图游戏。每个小拼图片代表关于材料的一小部分数据或行为。一旦所有小拼图片到位，最终拼合的图像就地描绘了该材料的完整行为。传统的研究方法类似于试图在昏暗的灯光下完成这个谜题——任务可能完成，但非常艰巨。

SLAC这项开创性的研究引入了一种类似于“智能灯”的工具，自动调整其亮度和焦点以突出显示正确的碎片，使解谜过程高效准确。

隐式神经表示

机器学习是人工智能的一个子集，在各个科学领域都显示出希望。然而，“隐式神经表示”的概念更高了一个档次。这种方法不是以直接、显式的形式处理数据（如图像的确切颜色值），而是适用于隐式数据。对于我们的拼图类比，该工具不是分析每个小拼图片的设计，而是了解其位置和定向，预测它可能适合大图中的位置。

在材料领域，这转化为从大量实验数据集中预测和提取未知参数的工具，而不需要原始和全面的数据形式。这种紧凑而灵活的数据处理方式是革命性的。

自动化

材料研究中最重要的挑战之一是数据的数量和复杂性，特别是在处理来自中子散射等技术的数据时。传统的分析方法需要人类介入——科学家煞费苦心地筛选数据，与理论模型交叉比较，并得出分析结果。

随着这种机器学习工具的引入，该过程大大简化了。该工具一旦经过训练，可以自主识别模式，提取重要参数，为材料的行为提供洞察力。这不仅加快了研究过程，还最大限度地减少了人为错误，确保提取的数据准确可靠。

应用

该工具在研究中的直接应用是了解材料中的集体激发（collective excitations），这本质上是原子自旋在材料系统中的集体运动。此类研究的见解对于开发自旋电子设备等先进技术至关重要，这些技术可以重新定义数据存储和传输。

然而，潜在的应用远远超出了上面这些。该工具的适应性意味着它可以用于研究大量材料，为以前受到数据分析挑战阻碍的发现打开了大门。此外，它处理复杂数据模式的效率意味着它可以在其他科学领域找到应用，如生物信息学或天文学。

此外，随着科学实验中的数据收集速度继续飙升，特别是随着先进设施的出现，对实时数据建模和分析工具的需求越来越大。该工具的“实时”拟合能力可以确保研究人员充分利用他们的实验时间，实时确定何时收集了足够的数据，或者实验的课程是否需要调整。

写在最后

正如SLAC国家加速器实验室的研究所表明的那样，机器学习和材料研究的融合标志着科学研究的新时代。通过自动化和优化数据分析，研究人员可以更深入地了解材料行为，这可能会带来可以重塑行业的技术进步。当我们站在计算和材料科学的交汇处时，考虑在不久的将来等待的创新和发现是令人振奋的。