据美国国家加速器实验室网站11月7日消息，美国能源部国家加速器实验室（SLAC）和斯坦福大学的研究人员利用机器学习辅助方法加速了X射线自由电子激光探测技术，并将其扩展到以前无法研究的材料。研究人员在使用双脉冲技术研究材料时，X射线会从材料中散射出来，通常一次只能检测到一个光子，光子产生散斑图案代表样品在某一时刻的精确配置，通过比较每对脉冲的散斑图案来计算样本的波动。传统方法需要收集所有数据，再使用模型进行分析，而机器学习方法使用散射光子的原始探测器图像直接提取波动信息，与改进的硬件结合使用时速度提高了100倍，从而可以近乎实时地进行数据分析。该方法可以提取一系列难研究材料的信息，如高温超导体、量子自旋液体等，也可以应用于其他非量子材料，包括胶体、合金和玻璃。相关研究成果发表在《结构动力学》（Structural Dynamics）期刊上。

消息来源：https://www6.slac.stanford.edu/news/2022-11-07-artificial-intelligence-deciphers-detector-clouds-accelerate-materials-research