AI 又達成了一個新成就！
隻用 6 個小時，發現新的納米結構。如果使用傳統方法，完成這個任務至少需要 1 個月。
這一結果發表在 Science 子刊 Advance 上。
△掃描電子顯微鏡圖像描繪了 AI 發現的新型納米結構
實驗來自美國能源部（DOE）布魯克黑文國家實驗室，研究人員用AI 驅動的技術，發現了 3 種新的納米結構。
其中一種的結構還是非常罕見的 " 階梯 " 型。
整個過程他們用上叫做 gpCAM 的算法驅動框架，它可以自主定義和執行實驗的所有步驟。
數字産品初創公司 CEO 讀完論文後，大膽放話小蹭了 ChatGPT 的熱度：
我敢打賭，未來五年裏，AI 改造工程、材料科學、制藥，會讓 ChatGPT 的影響力相形見绌。
發現三種新的納米結構
新發現三種納米結構，都是通過一種叫自組裝（self-assembly）的過程形成的。
自組裝是指基本結構單元，比如分子、納米材料、微米等，自發形成有序結構的一種技術。
所形成的結構穩定，且幾何外觀具有一定規則。
布魯克海文功能納米材料中心（CFN）的科學家，也是新研究的作者之一 Gregory Doerk 解釋：
自組裝材料的特性很小，同時還嚴格控制，使用這個技術，能讓更小的納米圖案提高分辨率。
△共同作者 Kevin Yager（左）和 Gregory Doerk（右）。
介紹一下 CFN，這個機構的工作目标，就是建立一個自組裝納米模式類型的圖書館，來擴大其應用範圍。
此前，研究人員證明通過混合兩種自組裝材料，可以形成新的納米圖案類型。
不過一直以來，傳統的自組裝隻能形成相對簡單的結構，比如如圓柱體、薄片或球體。
但這一次，研究人員發現，三種新納米結構中，有個階梯結構！
也就是說，一旦使用恰當的化學光栅（分光器），混合兩種自組裝材料是完全可以發現新結構的。
新發現帶來驚喜，也帶來了實驗過程的新挑戰：
整個自組裝過程需要控制許多參數，必須找到合适的參數組合，才能創建新的且有用的結構。
這個過程往往非常漫長。
爲了加速研究，CFN 的研究人員引入了一種新的 AI 能力：
自主實驗。
從 1 個月加速到 6 小時完成
不妨先聽聽傳統方法是怎麽來找合适的參數組合的～
首先，研究人員會合成一個樣本，然後測量它，從中學習有用的信息。
然後，再制作一個不同的樣本，測量它，從中學習……
總之就是不斷重複這個過程，直到解決想要解決的問題。
如此單調乏味的重複性工作，爲什麽不交給 AI 試試呢？
其實 CFN 和同實驗室的科學用戶設施辦公室國家同步加速器光源 II ( NSLS-II）一直在開發一種 AI 框架，想讓它可以自動定義和執行實驗的所有步驟。
時間緊迫，CFN 最終選擇與美國能源部高等數學能源研究應用中心（CAMERA）合作。
CAMERA 的 gpCAM 算法驅動框架，就可以進行自主決策。合作過程中，gpCAM 被用來自主探索模型的不同特征。
最新研究是團隊首次成功演示該算法發現新材料的能力。
gpCAM 加入後，研究小組首先利用 CFN 的納米加工設備，制備了一個具有一系列特性的複雜樣本；接着又在 CFN 的材料合成設備中進行了自組裝，并進行分析。
這個樣品具有光譜性質，還包含了研究人員感興趣的每個參數的梯度。
如此一來，單個樣本就成爲了許多不同材料結構的巨大集合。
這個樣本被送到 NSLS-II，用超亮 X 射線進行結構研究。
△X 射線散射數據 ( 左 ) 顯示與相應的掃描電子顯微鏡圖像 ( 右 ) 的關鍵領域的樣本
射線運行時，gpCAM 在沒有人爲幹預的情況下，創建了一個材料的多個不同結構的模型。
gpCAM 要做的還有讓測量更具洞察力，簡單來說就是用AI 算法選定下一步該測量的是哪個點位，讓每次測量更準确。
△NSLS-II 的軟物質接口 ( SMI ) 光束線。
從開始到結束，AI 算法一共花了 6 個小時。
假設使用的是傳統方法，研究人員至少得在實驗室裏泡一個月。
這 6 個小時内，算法已經确定了複雜樣本中的三個關鍵區域。
研究人員利用 CFN 電子顯微鏡設備對這三個區域進行精确的細節成像，揭示了納米級梯子的納米軌和梯度，以及其他一些新特征。
" 自主實驗可以極大地加速發現。"CFN 研究員、新研究共同作者 Kevin Yager，" 這是在‘收緊’科學界通常的發現循環，減少假設和測量之間的時間間隔。"
Yager 還說，除速度外，自主實驗還增加了可研究範圍，這意味着現在可以嘗試解決更具挑戰性的科學問題了。
也就是說，自主實驗方法具有自适應性，可以應用于幾乎所有的研究問題。
研究人員們已經在期待研究多個參數之間複雜的相互作用，對此，你又有什麽期待呢？
參考鏈接：
[ 1 ] https://phys.org/news/2023-01-ai-nanostructures.html
[ 2 ] https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.add3687
[ 3 ] https://www.bnl.gov/newsroom/news.php?a=120993#:~:text=The%20artificial%20intelligence%20 ( AI ) %2D,published%20today%20in%20Science%20Advances.
