在当今快速发展的科技世界中，制造更好的电池、更快的电子设备和更有效的药物，都依赖于新材料的发现和质量验证。人工智能正在帮助前者，通过工具筛选材料目录快速标记有前途的候选材料。然而，一旦材料制成，验证其质量仍然需要使用专门仪器进行扫描，以验证其性能——这是一个昂贵且耗时的步骤，可能会阻碍新技术的开发和推广。
现在，由MIT工程师开发的一款新AI工具可能有助于解决质量控制瓶颈，为某些材料驱动的行业提供更快、更便宜的选择。在今日发表在《Matter》期刊上的一项研究中，研究人员推出了"SpectroGen"，这是一种生成式AI工具，通过充当虚拟光谱仪来加速扫描能力。该工具接收"光谱"或一种扫描模式下对材料的测量，例如红外线，然后生成如果该材料在完全不同的扫描模式下，例如X射线，其光谱会是什么样子。AI生成的光谱结果与使用新物理仪器扫描材料获得的结果匹配，准确率达到99%。
光谱模态与材料特性
某些光谱模态可以揭示材料的特定特性：红外线揭示材料的分子基团，X射线衍射可视化材料的晶体结构，而拉曼散射则阐明材料的分子振动。这些特性中的每一个对于评估材料质量都至关重要，并且通常需要在多个昂贵且不同的仪器上进行繁琐的工作流程。
圆圈中的芯片符号代表SpectroGen，连接的线条描绘了生成材料光谱的过程。
借助SpectroGen，研究人员设想可以使用单一且更便宜的物理设备进行多种测量。例如，制造线可以通过使用单一红外相机扫描材料来进行质量控制。然后，这些红外光谱可以输入SpectroGen，自动生成材料的X射线光谱，而工厂无需拥有和操作单独的、通常更昂贵的X射线扫描实验室。
这款新的AI工具生成光谱的时间不到一分钟，与传统方法相比快了1000倍，传统方法可能需要数小时到数天才能测量和验证。
技术原理与创新
"我们认为，你不需要在所需的所有模态中进行物理测量，也许只需要在单一、简单且便宜的模态中进行，"该研究的合著者、MIT机械工程助理教授Loza Tadesse说。"然后你可以使用SpectroGen生成其余的光谱。这可以提高制造业的生产力、效率和产品质量。"
研究的首席作者是前MIT博士后Yanmin Zhu。
跨越化学键的界限
Tadesse在MIT的跨学科团队致力于推进人类和地球健康的技术，开发从快速疾病诊断到可持续农业等多种应用的创新。
"诊断疾病和一般的材料分析通常涉及扫描样本并以不同模态收集光谱，使用的是笨重且昂贵的仪器，而且你可能不会在同一个实验室中找到所有这些设备，"Tadesse说。"因此，我们正在思考如何缩小所有这些设备的规模，以及如何简化实验流程。"
Zhu注意到生成式AI工具在发现新材料和药物候选物方面的日益增长的应用，并思考AI是否也可以用于生成光谱数据。换句话说，AI能否充当虚拟光谱仪？
光谱仪通过将特定波长的光射入材料来探测材料的特性。这光会导致材料中的分子键振动，从而将光散射回光谱仪，在那里光被记录为波形图案，即光谱，然后可以解读为材料结构的特征。
对于AI生成光谱数据，传统方法将涉及训练算法识别物理原子与材料特性之间的联系，以及它们产生的光谱。Tadesse表示，仅在一个材料内的分子结构的复杂性就使这种方法很快变得难以处理。
"即使只对一种材料这样做也是不可能的，"她说。"所以我们在想，是否有其他方式来解释光谱？"
团队通过数学找到了答案。他们意识到光谱图案，即一系列波形，可以用数学表示。例如，包含一系列钟形曲线的光谱被称为"高斯"分布，它与特定的数学表达式相关联，而一系列较窄的波形，称为"洛伦兹"分布，则由另一个单独的算法描述。事实证明，对于大多数材料，红外光谱特征性地包含更多的洛伦兹波形，而拉曼光谱则更偏向高斯，X射线光谱则是两者的混合。
Tadesse和Zhu将这种对光谱数据的数学解释纳入算法，然后将其整合到生成式AI模型中。
物理感知的生成式AI
"这是一个物理感知的生成式AI，它理解光谱是什么，"Tadesse说。"关键的创新在于，我们没有将光谱解释为如何从化学键和分子中产生，而是将其视为数学——曲线和图表，AI工具可以理解和解释这些内容。"
数据共驾模式
团队在一个包含6000多种矿物样本的大型公开数据集上展示了他们的SpectroGen AI工具。每个样本都包含矿物特性的信息，如其元素组成和晶体结构。数据集中的许多样本还包括不同模态的光谱数据，如X射线、拉曼和红外。在这些样本中，团队向SpectroGen提供了数百个样本，这一过程训练了AI工具（也称为神经网络）学习矿物不同光谱模态之间的相关性。这种训练使SpectroGen能够接收一种模态下材料的光谱，例如红外，并生成完全不同模态下的光谱，例如X射线，应该是什么样子。
一旦训练了AI工具，研究人员向SpectroGen输入了数据集中未包含在训练过程中的矿物光谱。他们要求该工具基于这种"新"光谱生成不同模态的光谱。他们发现，AI生成的光谱与物理仪器最初记录的矿物真实光谱非常接近。研究人员对许多其他矿物进行了类似的测试，发现AI工具快速生成了光谱，相关性达到99%。
"我们可以将光谱数据输入网络，在不到一分钟内获得另一种完全不同的光谱数据，准确度非常高，"Zhu说。
多领域应用前景
团队表示，SpectroGen可以生成任何类型矿物的光谱。例如，在制造环境中，用于制造半导体和电池技术的矿物基材料可以先由红外激光快速扫描。来自这种红外扫描的光谱可以输入SpectroGen，然后生成X射线光谱，操作员或多智能体AI平台可以检查该光谱以评估材料的质量。
"我将其视为有一个代理或副驾驶，支持研究人员、技术人员、流程和行业，"Tadesse说。"我们计划根据不同行业的需求进行定制。"
团队正在探索将AI工具适应疾病诊断的方法，并通过Google资助的一个即将开展的项目进行农业监测。Tadesse还通过一家新初创公司将该技术推向实际应用，并设想将SpectroGen提供给从制药、半导体到国防等广泛领域的使用。
技术优势与行业影响
SpectroGen的出现标志着材料科学领域的重大进步。传统的材料质量检测往往需要多种昂贵设备，且耗时耗力。而SpectroGen只需一种扫描设备即可，大大降低了成本和技术门槛。这一突破性技术不仅提高了检测速度，还提高了检测的准确性和可重复性。
在制造业中，SpectroGen可以实现实时质量控制，无需中断生产线即可完成多种检测。这对于半导体制造、电池生产和制药等行业尤为重要，因为这些行业对材料纯度和结构的要求极高。
此外，SpectroGen的跨模态光谱生成能力也为材料科学研究提供了新的可能性。研究人员现在可以更全面地分析材料特性，而无需拥有多种昂贵的检测设备。这不仅加速了研究进程，还促进了跨学科合作的可能性。
未来发展方向
展望未来，SpectroGen技术有着广阔的应用前景和持续改进的空间。首先，随着AI技术的不断进步，SpectroGen的准确度和生成速度有望进一步提高，使其能够处理更复杂的材料系统和更多样的光谱模态。
其次，SpectroGen的应用领域正在不断扩展。除了材料科学和制造业外，该技术还可以应用于环境监测、食品安全检测、文化遗产保护等多个领域。例如，在环境监测中，SpectroGen可以快速分析水样或空气样本中的污染物；在文化遗产保护中，它可以无损分析文物的材料成分和老化程度。
最后，SpectroGen的普及将可能改变整个材料检测行业的商业模式。随着检测成本的大幅降低和效率的显著提高，更多中小企业将能够负担得起高质量的材料检测服务，从而促进整个行业的创新和发展。
结论
SpectroGen作为一款革命性的AI虚拟光谱仪，正在重塑材料质量检测的未来。通过将一种扫描模式下的光谱转换为另一种模式，准确率高达99%，且处理速度比传统方法快1000倍，这项技术不仅解决了材料质量控制中的瓶颈问题，还为各行业带来了前所未有的效率和成本优势。随着技术的不断发展和应用领域的持续扩展，SpectroGen有望成为材料科学和多个相关领域不可或缺的工具，推动创新和进步。
