在材料科学领域，从制造更好的电池、更快的电子设备到更有效的药物，新材料的发现和验证至关重要。人工智能正在帮助科学家筛选材料目录，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，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，麻省理工学院(MIT)工程师开发的一种新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、更经济的选择。在最新一期《Matter》期刊发表的研究中，研究人员推出了"SpectroGen"，这是一种生成式AI工具，通过作为虚拟光谱仪，极大地增强了扫描能力。
虚拟光谱仪的工作原理
SpectroGen能够接收一种扫描模态下的"光谱"（即材料测量数据），并生成该材料在完全不同模态下的光谱外观。例如，它可以接收红外光谱数据，并生成X射线光谱数据。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度高达99%。
某些光谱模态能够揭示材料的特定特性：红外光谱显示材料的分子基团，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。这些特性对于评估材料质量至关重要，通常需要在多个昂贵且不同的仪器上进行繁琐的测量工作。
技术优势与应用前景
SpectroGen的出现意味着可以使用单一且更便宜的物理仪器进行多种测量。例如，生产线可以使用单一红外相机对材料进行质量控制扫描，然后将这些红外光谱数据输入SpectroGen，自动生成材料的X射线光谱，而工厂无需单独建设和运营通常更昂贵的X射线扫描实验室。
这项新AI工具生成光谱的时间不到一分钟，比传统方法快1000倍，而传统方法可能需要数小时甚至数天才能完成测量和验证。
"我们认为，您不需要在需要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表示。"然后您可以使用SpectroGen生成其余数据。这可以提高制造业的生产力、效率和质量。"
技术突破：从化学到数学的转变
传统的AI生成光谱方法涉及训练算法识别物理原子与材料特性及其产生光谱之间的联系。然而，考虑到仅一种材料内部的分子结构就非常复杂，这种方法很快变得难以处理。
"即使只针对一种材料，这也是不可能的，"Tadesse说。"因此，我们思考是否有其他方式解释光谱？"
团队在数学中找到了答案。他们意识到光谱模式（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，与特定的数学表达式相关联，而一系列较窄的波形则被称为"洛伦兹"分布，由另一个不同的算法描述。事实证明，对于大多数材料，红外光谱特征包含更多洛伦兹波形，而拉曼光谱则更偏向高斯分布，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融入算法，然后将其整合到生成式AI模型中。
"这是一个了解光谱本质的物理智能生成式AI，"Tadesse说。"关键的创新在于，我们没有将光谱解释为源自化学键和物质的方式，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。"
实验验证与性能表现
研究团队在一个包含6000多种矿物样本的大型公开数据集上测试了他们的SpectroGen AI工具。每个样本都包含矿物特性的信息，如元素组成和晶体结构。数据集中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。
团队将数百个样本输入SpectroGen，这一过程训练了AI工具（也称为神经网络），使其学习矿物不同光谱模态之间的相关性。这种训练使SpectroGen能够接收一种模态的材料光谱，并生成完全不同模态的光谱应该是什么样子。
训练完成后，研究人员向SpectroGen输入了数据集中一个未包含在训练过程中的矿物光谱，并要求工具基于这种"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。研究团队对多种其他矿物进行了类似测试，发现AI工具能够快速生成光谱，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。
行业应用与未来展望
SpectroGen可以为任何类型的矿物生成光谱。在制造环境中，例如，用于制造半导体和电池技术的矿物基材料可以先通过红外激光快速扫描。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平台可以检查这些光谱来评估材料质量。
"我将其视为支持研究人员、技术人员、流程和行业的代理或副驾驶，"Tadesse说。"我们计划根据不同行业的需求进行定制。"
研究团队正在探索将AI工具应用于疾病诊断的方法，并通过谷歌资助的 upcoming 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广泛应用于从制药、半导体到国防等多个领域。
这项技术不仅有望加速材料开发周期，降低成本，还可能彻底改变材料质量控制的方式，为多个行业带来革命性的变化。
