新加坡國立大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種機器學(xué)習方案，可以在沒有人工監(jiān)督的情況下快速識別無序材料中以前看不見的新結(jié)構(gòu)。他們的研究發(fā)表在《科學(xué)進展》上。

理解高度無序的復(fù)雜材料是一項長期挑戰(zhàn)。由新加坡國立大學(xué)物理與生物科學(xué)系助理教授 Duane Loh 和材料科學(xué)系教授 Stephen Pennycook 組成的研究團隊創(chuàng)建了一個可以學(xué)習通用“詞匯”的機器學(xué)習框架和“語法”來描述無序的系統(tǒng)。使用這個框架，他們發(fā)現(xiàn)范圍廣泛的無序材料可以在邏輯上分解為重復(fù)出現(xiàn)的圖案及其組成規(guī)則。這些主題是可以大大簡化我們?nèi)绾卫斫馍踔练诸愓鎸嵅牧现械膹?fù)雜疾病的基石。

許多形式的原子分辨率顯微鏡讓我們能夠窺探原子的秘密世界，原子的排列創(chuàng)造了現(xiàn)代文明所依賴的豐富材料。然而，這些材料中的原子在脅迫下的排列方式仍然是一個謎。不出所料，這些原子排列總是不完美的，充滿了無序。事實上，由于這種無序排列的特性，許多材料都令人垂涎。

盡管機器視覺技術(shù)取得了進步，但從許多原子分辨率顯微照片中學(xué)習原子排列規(guī)則仍遠未實現(xiàn)自動化。這是因為原子排列對探測的脆弱性帶來的挑戰(zhàn)：來自每個原子的信號有限;原子類型之間的細微和非線性差異;以及來自實驗顯微照片的不可避免的和經(jīng)驗性的偽影。從技術(shù)上講，這些挑戰(zhàn)使得構(gòu)建用于自動分析的機器模型變得困難。需要一種無監(jiān)督的統(tǒng)計學(xué)習技術(shù)，這是一種特別棘手的機器學(xué)習形式。

研究小組使用一系列數(shù)學(xué)表達式(稱為 Zernike 多項式)來量化原子排列中微妙的結(jié)構(gòu)和化學(xué)特征。盡管原子方向不同，這些特殊的數(shù)學(xué)表達式可以有效地對特征進行建模。為了克服來自每個原子的有限信號，該團隊推廣了一種單粒子成像方法，該方法可以自動揭示無序材料中的不同構(gòu)建塊(即基序)。這種方法也足夠穩(wěn)健，因此成像偽影不會影響結(jié)果。

在以自動化方式從數(shù)以萬計的原子中學(xué)習了圖案后，該團隊現(xiàn)在可以發(fā)現(xiàn)這些圖案如何自組裝成復(fù)雜但無序的層次結(jié)構(gòu)。他們發(fā)現(xiàn)一些無序的材料只能用少數(shù)幾個圖案來描述;然而，由于復(fù)雜的母題-母題層次結(jié)構(gòu)，這幾個母題創(chuàng)造了不同的結(jié)構(gòu)。相比之下，一些材料以一系列連續(xù)的圖案開始，從而模糊了它們的圖案和層次結(jié)構(gòu)之間的界限。

Loh教授說：“這些motifs形成了無序材料的詞匯，motif-motif層次結(jié)構(gòu)其語法。這種motif-plus-hierarchy描述可以有意義地簡化我們對無序材料的描述。幸運的是，這種描述導(dǎo)致了發(fā)現(xiàn)一種隱藏在高度無序催化材料中的新結(jié)構(gòu)。”

“這項工作的第一作者丹嘉東博士正在重新審視我們合作者的顯微照片，并發(fā)現(xiàn)了許多以前在無序材料中遺漏的結(jié)構(gòu)見解，”Loh 教授補充道。

Dan 博士說：“我相信這種基序加層次方案可用于對材料的無序程度進行定量分類，并將為從原子分辨率顯微照片中進行大規(guī)模機器學(xué)習打開大門。”

該團隊希望將這個框架變成顯微鏡旁邊的配套人工智能應(yīng)用程序，以快速理解無序材料。