上海，2025年2月14日 – 在人工智能与科学研究深度融合的浪潮下，复旦大学的研究团队取得了一项引人瞩目的突破。他们提出了一种基于Transformer架构的全新原子嵌入策略，并成功将其应用于晶体材料特性的预测，显著提升了机器学习模型的预测准确性。这项研究成果以“Transformer-generated atomic embeddings to enhance prediction accuracy of crystal properties with machine learning”为题，于2025年1月31日发表在国际顶级期刊《Nature Communications》上，为加速新型晶体材料的发现和应用开辟了新的道路。
背景：晶体材料研究的瓶颈与AI的机遇
晶体材料作为现代科技的基石，广泛应用于清洁能源、信息处理、生物医药等诸多领域。然而，传统晶体材料的研发过程漫长且成本高昂，严重制约了相关技术的发展。一方面，晶体结构复杂，原子间的相互作用难以精确建模；另一方面，实验验证需要耗费大量的人力和物力。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，机器学习在材料科学领域的应用日益广泛。通过训练机器学习模型，科学家们可以预测晶体材料的性质，从而加速新材料的筛选和设计。然而，传统的机器学习方法在预测晶体材料特性时，往往面临着精度不足的问题。这主要是因为传统的原子嵌入方法难以充分捕捉原子在晶体结构中的复杂信息。
创新：Transformer架构与通用原子嵌入（UAE）策略
为了解决上述问题，复旦大学的研究团队另辟蹊径，将近年来在自然语言处理领域取得巨大成功的Transformer架构引入到晶体材料研究中。Transformer架构以其强大的序列建模能力和注意力机制，能够有效地捕捉原子间的相互作用和三维结构信息。
研究人员首先开发了一种名为CrystalTransformer的自制模型。该模型基于Transformer架构，能够为每个原子学习独特的“指纹”，即通用原子嵌入（UAE）。这些嵌入能够捕捉原子在材料中的功能和相互作用的本质，从而为机器学习模型提供更丰富、更准确的原子信息。
UAE策略的核心在于其广泛的适用性。与以往针对特定材料或特定性质设计的原子嵌入方法不同，UAE旨在成为一种通用的原子指纹，可以应用于各种晶体材料和各种性质的预测。
方法：CrystalTransformer模型与ct-UAE的生成
CrystalTransformer模型的设计充分考虑了晶体结构的特点。该模型将晶体结构视为一个原子序列，利用Transformer的自注意力机制学习原子之间的相互作用。具体来说，模型首先将每个原子的信息（如原子序数、坐标等）编码成一个初始嵌入向量。然后，通过多层Transformer模块，模型不断更新每个原子的嵌入向量，使其能够反映原子周围的环境信息。
最终，CrystalTransformer模型为每个原子生成一个称为ct-UAE的通用原子嵌入。ct-UAE是一个高维向量，包含了原子在晶体结构中的各种信息。研究人员将ct-UAE转移到不同的深度学习模型中，用于预测晶体材料的性质。
实验：预测精度显著提升
为了验证ct-UAE的有效性，研究人员在广泛使用的材料数据库上进行了实验。他们将ct-UAE应用于多种机器学习模型，包括卷积神经网络（CGCNN）和注意力机制网络（ALIGNN），用于预测晶体材料的形成能。
实验结果表明，基于CrystalTransformer的UAE（ct-UAE）能够准确捕捉复杂的原子特征，显著提高了机器学习模型的预测精度。具体来说，在使用材料项目数据库时，当使用形成能作为目标时，CGCNN的预测准确度提高了14%，ALIGNN的预测准确度提高了18%。
此外，研究人员还证明了ct-UAE在各种数据库中具有良好的可移植性。这意味着ct-UAE不仅适用于特定的材料数据库，还可以推广到其他数据库中，从而为更广泛的晶体材料研究提供支持。
分析：UMAP聚类与原子特征的可视化
为了进一步理解ct-UAE所包含的信息，研究人员使用均匀流形近似和投影（UMAP）聚类方法，将原子分为不同的组，并分析嵌入与真实原子之间的联系。
UMAP是一种降维算法，可以将高维数据投影到低维空间中，同时保持数据的拓扑结构。通过UMAP聚类，研究人员可以将具有相似特征的原子聚集在一起，从而更容易地理解ct-UAE所代表的原子特征。
研究结果表明，通过UMAP聚类，可以将元素周期表中的元素进行分类，并在原子特征和目标晶体特性之间建立合理的联系。例如，研究人员发现，具有相似电负性的原子往往聚集在一起，而具有相似原子半径的原子也倾向于聚集在一起。
应用：混合钙钛矿材料的预测
为了验证ct-UAE在解决数据稀缺挑战方面的潜力，研究人员将其应用于混合钙钛矿材料的预测。混合钙钛矿材料是一类具有广阔应用前景的新型光伏材料，但由于其成分复杂，实验数据相对稀缺。
研究人员使用ct-UAE预测混合钙钛矿数据库中的形成能，并与传统的机器学习方法进行了比较。实验结果表明，ct-UAE能够显著提高预测准确度，MEGNET提高了34%，CGCNN提高了16%。这表明ct-UAE可以作为原子指纹，有效地解决数据稀缺挑战，加速混合钙钛矿材料的研发。
意义：加速新材料发现与AI for Science的探索
复旦大学研究团队的这项研究成果具有重要的科学意义和应用价值。
首先，该研究提出了一种全新的原子嵌入策略，为机器学习在晶体材料研究中的应用提供了新的思路。通过将Transformer架构引入到原子嵌入的学习中，研究人员成功地捕捉了原子在晶体结构中的复杂信息，显著提高了机器学习模型的预测精度。
其次，该研究证明了ct-UAE具有良好的可移植性和泛化能力。这意味着ct-UAE可以应用于各种晶体材料和各种性质的预测，从而为更广泛的材料科学研究提供支持。
第三，该研究为解决数据稀缺挑战提供了新的解决方案。通过将ct-UAE作为原子指纹，研究人员可以有效地利用已有的数据，预测新材料的性质，从而加速新材料的研发。
此外，这项研究也是AI for Science领域的一次重要探索。它展示了人工智能技术在加速科学发现方面的巨大潜力。通过将人工智能技术与传统的科学研究方法相结合，科学家们可以更高效地解决科学难题，推动科技进步。
未来展望：持续优化与更广泛的应用
尽管取得了显著的进展，但研究人员也意识到，ct-UAE仍有进一步优化的空间。例如，可以探索更复杂的Transformer架构，或者引入更多的原子信息，以提高ct-UAE的表达能力。
此外，研究人员还计划将ct-UAE应用于更广泛的材料科学领域，例如催化材料、能源材料等。他们希望通过不断优化ct-UAE，并将其应用于更多的实际问题，为新材料的发现和应用做出更大的贡献。
专家点评
“这项研究是材料科学与人工智能交叉融合的典范。复旦大学的研究团队巧妙地将Transformer架构应用于原子嵌入的学习，取得了令人瞩目的成果。ct-UAE的提出，为机器学习在晶体材料研究中的应用开辟了新的道路。我相信，随着人工智能技术的不断发展，我们将会看到更多类似的突破，从而加速新材料的发现和应用。” – 某材料科学领域知名专家
参考文献
- Transformer-generated atomic embeddings to enhance prediction accuracy of crystal properties with machine learning. Nature Communications, 2025, 16(1), 1-12.
关于复旦大学研究团队
复旦大学研究团队长期致力于人工智能与材料科学的交叉研究。团队成员来自材料科学、计算机科学等多个学科，具有丰富的研究经验和深厚的学术功底。该团队的研究成果多次发表在国际顶级期刊上，受到了国内外同行的广泛关注。
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