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发表于 2025-7-28 23:54:15

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​一、粉末衍射分析工具​

​1. CrystalMELA​

​功能​：集成机器学习（随机森林分类器）与GAN的材料生成平台，用于晶体系统分类与二维材料筛选。

​流程​：

① MatGAN生成假设材料组成 → ② 随机森林预测2D材料概率 → ③ 模板法生成候选结构 → ④ DFT验证稳定性（实验验证12种新2D材料）。

​优势​：生成-筛选-验证闭环，显著提升新材料发现效率。

​2. PQ-Net (Parameter Quantification Network)​​

​技术​：基于CNN的回归网络，实现粉末衍射数据实时物相参数解析。

​创新点​：

预训练衍射库支持：提前生成衍射数据库加速预测。

多任务输出：同步预测相比例、晶格参数、晶粒尺寸（如Ni-Pd/CeO₂-ZrO₂/Al₂O₃催化材料，20,000+衍射图案）。

​性能​：误差比Rietveld方法低70%，计算速度提升3个数量级。

​3. UstcUnfold​

​UstcUnfold是由中科大团队开发的端到端AI粉末衍射解析工具，可直接从常规粉末X射线衍射（PXRD）数据中精确确定有机/无机-有机杂化晶体的原子级结构。其突破性在于：

​解决传统痛点​：无需单晶样品或高分辨率数据，克服了多晶材料结构解析中“衍射峰重叠”和“传统方法依赖迭代优化”的局限。

​全空间群兼容​：支持225种空间群的结构预测，覆盖99.7%的剑桥晶体学数据库（CCDC）结构。

​工业级实用性​：兼容标准仪器生成的常规PXRD数据（2θ范围5-90°，最小分辨率60°）。

​二、结构预测与生成工具​

​4. CRYSPNet (Crystal Structure Prediction Network)​​

​功能​：空间群预测网络，为逆向设计提供对称性约束。

​流程​：

输入化学式 → 输出可能空间群列表 → 缩小Rietveld精修搜索范围。

​案例​：在AlphaCrystal框架中辅助原子坐标重建。

​5. DiffractGPT​

​技术​：基于Transformer的XRD→结构逆向预测模型。

​创新点​：

三模态输入适配：无化学信息/元素列表/明确化学式（精度递增）。

生成式输出：直接预测晶格参数、原子坐标、空间群（如LaB₆、SiC等）。

​性能​：晶格常数预测MAE=0.17 Å（传统CNN为0.28 Å）。

​6. CrySTINet (Crystal Structure Inverse Network)​​

​功能​：逆设计网络，从目标性质反推晶体结构。

​架构​：

双重潜空间：分别编码微结构与工艺参数。

PSP链建模：联合优化“工艺-结构-性能”三要素。

​应用​：双相材料渗透率优化，小样本场景下超越传统方法。

​三、生成模型驱动的结构设计工具​

​7. CrystalGAN​

​技术​：基于GAN的三元材料生成框架（如Ni-Pd-H体系）。

​方法​：二元结构→三元扩展，结合能量稳定性筛选。

​8. iMatGen​

​技术​：VAE驱动的晶体生成器，支持无序结构建模。

​案例​：生成V-O体系新型氧化物，潜在空间优化形成能。

​9. ZeoGAN 与 Crystal-WGAN​

​特点​：

ZeoGAN：针对沸石材料，优化孔道结构与吸附性能。

Crystal-WGAN：引入Wasserstein距离提升训练稳定性，生成Mg-Mn-O电池材料