机器学习可帮助科学家解释晶体图案

时间:2021-02-23 15:39:32来源:
导读对于科学家和工程师来说,了解一种新的或未知的材料(无论是合金,药物还是陨石)的最佳方法是深入研究其原子。X射线衍射,显微镜和光谱学等

对于科学家和工程师来说,了解一种新的或未知的材料(无论是合金,药物还是陨石)的最佳方法是深入研究其原子。X射线衍射,显微镜和光谱学等技术可以洞察材料的晶体取向,结构和化学成分,这些信息对于预测先进材料(如核燃料)的性能通常至关重要。

但是,分析来自这些方法的数据,尤其是衍射图,是一个耗时的过程。

该模型已在具有一系列对称性的材料上进行了评估。此图显示了对称性较差的材料:斜方晶α相铀。图片来源:INL

现在,爱达荷州国家实验室的研究人员已经帮助开发了一种计算机模型,该模型可以在几小时而不是几周内解释衍射图。该研究发表在《科学进展》杂志上 。

甲 衍射图案是光,X射线,中子或电子散射断良好有序的或无定形的结晶材料的梁的结果。晶体将光束弯曲成特定的图案,然后投射到相机传感器或相纸上。解释图案可提供有关底层材料结构的知识,直至原子的局部排列。

INL的科学家Jeff Aguiar说,到目前为止,要解释这些原始的实验图像还很困难 。

“每个人都在问,'晶体结构是什么?' 和“原子的配位是什么?” 对人们来说,这是令人生畏的。”他说。“他们取出了量角器和直尺的现代版本,并打开了标准X射线衍射粉末图案手册。”

轻松完成任务

即使使用工具和专有技术,使用当前方法来分析复杂材料的衍射图也可能需要数月的时间。为了证明这一点,Aguiar和他的同事向全国各地的专家发送了一系列具有挑战性的衍射图。

他说:“我们进行了一次Google调查,并将其发送给国家实验室人员,大学教授和研究生,并询问他们的结构。” “这花了一周到六个月的时间。最准确的人花了六个月的时间。”

新的INL模型源于将这种繁琐的过程从几周或几个月缩短到几个小时的渴望。阿吉亚尔说:“它利用现有的数据推动社区从我们从研究生毕业以来就一直在努力的常规分析中前进。”

使用现有信息进行机器学习

该模型使用机器学习和大约500,000个现有“晶体信息文件”的库以及计算机现有的晶体概况作为参考。该程序将衍射图样上点的几何排列转换为二维轮廓,以便模型进行比较和解释。直方图的峰表示晶体的结构。

该模型已在具有一系列对称性的材料上进行了评估。此图显示了高度对称的材料:立方多晶CeO2的衍射图。图片来源:INL

“它只是在利用现有的所有信息,” Aguiar说。

该模型无法给出100%确定性的结果,但确实为研究人员提供了一个重要的工具,可以快速提出解决方案,其中一些研究人员一天之内可能会生成TB级的衍射数据。

同样重要的是,该模型使研究人员能够在不同的时标上以新的方式测量晶体结构。

在一个实验中,Aguiar和他的同事使用该模型来帮助观察晶体在激光加热下熔化并凝固时的演化。相机以相距10微秒的间隔捕获了一系列衍射图,该模型能够以很高的精度预测整个粉末的晶体结构,最终材料的晶体结构以及该晶体结构何时改变。

“如果没有这样的模型,您可能永远不会在研究的时间表中看到这些转变,” Aguiar说。

充满信心地回答具有挑战性的问题

研究人员现在将相同的建模技术应用于成像和光谱学。

与晶体衍射一样,该模型将成像和光谱数据与已知样品进行比较,并为研究人员提供可能的解决方案。

“如果您有与成像或光谱学相结合的衍射数据集,则可以更有信心地回答那些真正具有挑战性的问题,” Aguiar说。

在一种模型下结合不同的分析方法具有广泛的应用,包括药物,聚合物,陨石, 辐照燃料,病原体和 合金。

“它可以用于法医工作,”阿吉亚尔说。“它可以检测假冒的合金和材料。”

他继续说,科学期刊也可以在同行评审过程中使用它。

该模型可通过Amazon Web Services供科学界使用。该项目是INL之间的合作;犹他大学;桑迪亚国家实验室;橡树岭国家实验室;夏威夷大学马诺阿分校;加州大学尔湾分校; 和集成的动态电子解决方案。INL的 实验室指导研究与开发 计划为这项工作提供了资金。

阿吉亚尔说:“我们正在努力通过扩大接触范围来扩大社区。” “我们渴望提供帮助。”

标签:机器学习
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