PSI 團隊發布 XtalPaint 擴散模型，可修補晶體結構中 X 光難測的氫原子，成功率達 97%

瑞士保羅謝爾研究所（PSI）聯合義大利帕爾馬大學與摩德納大學，開發出名為 XtalPaint 的人工智慧模型，專門用於補齊晶體結構中缺失的原子座標。由於標準 X 光繞射法難以偵測氫原子，常導致資料庫中的晶體圖像出現缺口或錯誤，進而影響導電性與熱傳導等材料模擬。XtalPaint 改造了圖像修復用的擴散模型，僅對晶體未知位置加入雜訊，在維持已知原子位置不變的情況下，逐步推算回缺失的座標，比從頭重建整個晶體更節省算力。測試結果顯示，該模型在 87% 的案例中能精確重建原始排列，另有 10% 產生比原始紀錄更穩定的配置，整體成功率達 97%。該研究已發表於《npj Computational Materials》期刊，團隊指出此方法未來也可應用於尋找鋰與鈉等元素，對開發新電池材料具潛在價值。