业界首个！厦大北大联合深势科技发布XtalNet，从PXRD实验数据直接预测晶体结构

近年来，人工智能在图像生成领域的显著进展引发了对扩散模型等方法的广泛关注。通过学习大量图像数据，这些先进的模型能够从随机噪声中生成高度逼真的图像。现在，深势科技与协作者将这一概念应用于晶体结构的预测上，从X射线粉末衍射（PXRD）数据中“扩散”出材料的精确晶体结构。晶体结构的准确预测对材料的性质理解和新材料的开发至关重要，当前的确定方法涉及复杂的实验和分析过程，效率低且易受人为误差影响。XtalNet 能从 PXRD 数据中直接预测晶体结构，将极大提升研究效率，减少误差，帮助科学家们快速准确地理解材料结构与性质的关联，推动新型功能材料的设计和发现。在材料科学的探索领域，晶体结构预测（CSP）技术的进步，不仅推动了新材料的发现，更是为材料性能的理解与应用提供了重要的理论基础。长久以来，大多 ………………………………