回帖：团队创建了一个包含4万个晶体结构的数据集，并将原子位置打乱，使其看起来像是随机排列的。随后，他们训练了一个深度神经网络，将这些几乎随机排列的原子与其对应的X射线衍射图案联系起来。该网络利用这些观测结果对晶体进行重建。最后，他们让AI生成的晶体经历一个名为“里特维尔德精修”的过程，即根据衍射图案，将晶体“微调”到接近最优状态。
尽管该算法的早期版本表现不佳，但最终它学会了比预期有效得多的晶体重建方法。该算法能够从各种形状的纳米级晶体中确定原子结构，包括之前实验难以表征的样本。