الحلول البنيوية الأولية من بيانات التشتت الإشعاعي للبودرة النانوكريستالية عبر نماذج الانتشار

التحدي الرئيسي في علوم المواد هو تحديد بنية الأجسام ذات الحجم النانومتري. في هذا البحث، نقدم منهجًا يستخدم نموذج تعلم آلي توليدي يعتمد على عمليات الانتشار التي تم تدريبها على 45,229 بنية معروفة. يقوم النموذج بتحليل نمط التشتت المقاس بالإضافة إلى الإحصاءات المسبقة ذات الصلة بالخلية الأولية لبنية العنقود الذري. وباستخدام الصيغة الكيميائية فقط والمعلومات القليلة من أنماط التشتت البودرة الموسعة والمنتهية الحجم، وجدنا أن نموذجنا، PXRDnet، يمكنه حل البلورات النانومترية المحاكاة بحجم يصل إلى 10 Å عبر 200 مادة تتسم بأطياف مختلفة من التناظر والتعقيد، بما في ذلك البنيات من جميع الأنظمة البلورية السبعة. أظهرنا أن نموذجنا قادر على تحديد المرشحين البنيويين بنجاح ويمكن التحقق منه أربع مرات من كل خمس محاولات، بمتوسط خطأ بين هذه المرشحين لا يتجاوز 7% (كما قُدر بواسطة معامل R بعد تحسين ريتفلد). بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ PXRDnet حل البنيات من أنماط التشتت الضوضائية التي تم جمعها في التجارب العملية. نقترح أن الأساليب المستندة إلى البيانات، والتي يتم تعزيزها من خلال المحاكاة النظرية، ستوفّر في النهاية مسارًا نحو تحديد بنية المواد النانومترية غير المحلولة سابقًا.