Метод прост: через образец пропускают рентгеновские лучи, а потом изучают получившийся узор — дифракционную картину. По ней можно восстановить, как именно расположены атомы.

Но есть проблема — метод хорошо работает только с крупными, чистыми кристаллами.

Если же материал состоит из мельчайших частиц (нанокристаллов), информация получается неполной, и точную структуру определить почти невозможно.

Группа исследователей из Columbia Engineering научила искусственный интеллект решать эту задачу.

Их алгоритм анализирует размытые дифракционные данные и восстанавливает атомную структуру с поразительной точностью. Работа опубликована в Nature Materials.

ИИ справился с задачей, изучив тысячи известных структур, — объясняет профессор Саймон Биллиндж.

Как ChatGPT учится понимать язык, так и наша модель освоила закономерности, по которым в природе располагаются атомы.

Рентгеноструктурный анализ — один из главных инструментов науки.

Благодаря ему открыли двойную спираль ДНК, разработали новые лекарства, улучшили аккумуляторы и даже изучали древние артефакты.

Но если вместо крупного кристалла у ученых только порошок из наночастиц, метод дает сбой.

Как ИИ помог

Исследователи обучили модель на 40 000 известных структур, используя метод диффузионного моделирования — тот же, что применяют в нейросетях для генерации изображений. Алгоритм научился «достраивать» недостающую информацию, опираясь на уже изученные закономерности.

Раньше такие данные считались бесполезными, — говорит Биллиндж.

Но ИИ, используя знания о других структурах, смог восстановить картину.

Сначала нейросеть тренировали на «испорченных» кристаллах — атомы перемешивали почти случайным образом. Затем алгоритм учился связывать эти хаотичные структуры с их дифракционными картинами. В итоге он научился восстанавливать даже те образцы, с которыми не справлялись традиционные методы.

Это похоже на задачу сворачивания белка, где структуру молекулы определяют по косвенным данным, — добавляет Ход Липсон, соавтор исследования.

Особенно впечатляет, что ИИ решил проблему, над которой люди бились сто лет, почти без подсказок.

Кстати, для Липсона эта работа — семейная история. Его дед, Генри Липсон, в 1930-х разрабатывал методы компьютерной кристаллографии, которые помогли расшифровать структуру пенициллина и привели к Нобелевской премии по химии.

Когда я был школьником, ИИ только учился отличать кошек от собак, — говорит Гейб Го, ведущий автор исследования.

А теперь он помогает ученым делать открытия, которые раньше казались невозможными.

Этот прорыв выводит материаловедение на новый уровень. Теперь можно изучать:

• Наноразмерные материалы — ключ к более эффективным батареям, сверхпроводникам, катализаторам.
• Белковые структуры — ускорит разработку лекарств, включая борьбу с резистентными бактериями.
• Археологические находки — даже микроскопические образцы расскажут о происхождении артефактов.

Главное — метод снижает зависимость от идеальных кристаллов, что сократит затраты на исследования.

Ранее ученые создали идеальный люминофор.