Актуальные темы
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Генеративный ИИ расшифровывает структуры МОФ непосредственно из данных дифракции рентгеновских лучей
Металлоорганические каркасы (МОФ) — это чрезвычайно полезные материалы: пористые, настраиваемые, применимые для всего, от хранения газа до доставки лекарств. Однако определение их структур по данным порошковой рентгеновской дифракции остается узким местом, особенно для автоматизированных лабораторий, где нельзя иметь эксперта, который вручную интерпретирует каждый паттерн.
Основная проблема: МОФ могут содержать сотни атомов, расположенных в сложных трехмерных сетях. Стандартные подходы к интерпретации рентгеновской дифракции сталкиваются с перекрывающимися пиками и огромным разнообразием структур.
Бин Фэн, Бинсю Ван и коллеги переосмысляют проблему как генерацию изображений. Их модель, Xrd2Mof, рассматривает рентгеновские паттерны как текстовые подсказки, а структуры МОФ как изображения, которые нужно сгенерировать, а затем применяет архитектуру Stable Diffusion для изучения соответствия между ними.
Ключевое понимание заключается в грубой агрегации. Вместо того чтобы пытаться предсказать каждую атомную позицию, они представляют МОФ как сети металлических узлов, соединенных центрами связующих. Это работает, потому что резкие пики в рентгеновских паттернах в основном происходят от тяжелых металлических атомов. Сокращение сотен атомов до десятков точек соединения сжимает проблему на порядок величины, сохраняя при этом структурную информацию, которая действительно важна для дифракции.
Обученная на почти 80 000 структурах МОФ из Кембриджской структурной базы данных, Xrd2Mof достигает более 93% точности в сопоставлении рентгеновских паттернов с их правильными структурами. Она охватывает практически все известные топологии каркасов и успешно валидируется на экспериментальных данных.
Практическое значение: лаборатории с автопилотом теперь могут переходить от сырых данных дифракции к восстановленным кристаллическим структурам без человеческого вмешательства — возможности, которой не хватало в автоматизированных трубопроводах открытия МОФ.
Статья:

Топ
Рейтинг
Избранное
