五篇Nature子刊！涉及机器学习，神经网络，3D打印，催化等
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Nature Communications：基于多头神经网络的广义3D打印误差检测与校正
材料挤压是最广泛使用的增材制造方法，但其在最终产品中的应用受到误差的限制。人类可以检测错误，但不能提供持续监测或实时纠正。现有的自动化方法，不能适用于不同的零件、材料和打印系统。在此，为了解决这个昂贵的过程，来自英国剑桥大学的Douglas A. J. Brion & Sebastian W. Pattinson等研究者，利用与最佳打印参数的偏差自动标记的图像，训练了一个多头神经网络。数据采集和标签的自动化，允许生成一个大型和不同的挤压3D打印数据集，包含来自192个不同部件的120万张图像，这些部件标有打印参数。经过训练的神经网络，与控制回路一起，能够实时检测和快速纠正不同的误差，这在许多不同的2D和3D几何形状、材料、打印机、刀具路径，甚至挤压方法中都是有效的。研究者还创建了网络预测的可视化，以阐明它是如何做出决定的。
参考文献：Brion, D.A.J., Pattinson, S.W. Generalisable 3D printing error detection and correction via multi-head neural networks. Nat Commun 13, 4654 (2022). https://doi.org/10.1038/s41467-022-31985-y
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-31985-y
2.Nature Communications：多相催化界面深度反应网络探测
表征反应网络的反应能和能垒是催化剂发展的核心。然而，多相催化表面对自动反应网络表征，提出了一些独特的挑战，包括大尺寸和开放式反应物集，这使得自组网的构建成为目前最先进的技术。在此，来自美国普渡大学的Jeffrey Greeley & Brett M. Savoie等研究者，利用硅衬底的单点Ga3+上的乙烯齐聚作为模型系统，展示了自动化网络勘探算法如何适应非均相系统的约束。只使用基于图的规则来探索网络，并使用基于活化能和大小的基本约束来识别网络终端，生成了一个全面的反应网络，并通过标准方法进行验证。该算法(重新)发现了以Ga-烷基为中心的Cosee - Arlman机制，并预测了几种新的生成烷烃和焦炭前体的途径。这些结果表明，自动化反应勘探算法正在迅速成熟，以实现探索性催化应用的通用能力。
参考文献：Zhao, Q., Xu, Y., Greeley, J. et al. Deep reaction network exploration at a heterogeneous catalytic interface. Nat Commun 13, 4860 (2022). https://doi.org/10.1038/s41467-022-32514-7
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-32514-7
3.npj Computational Materials：单线态裂变的机器学习辅助设计原理搜索：以cibalackrot为例进行研究
在此，来自日本中央大学的Fabian Weber & Hirotoshi Mori等研究者，使用量子化学计算和机器学习，来探索在400万个靛蓝衍生物的化学空间中单线态裂变的设计规则。研究者确定了2,2′-二乙烯基cibalackrot的约40万个衍生物，它在理论上满足了超过硅能带隙能的单重态外能裂变的能量条件。用随机森林分类器探测这个数据库，研究者观察到，当放置在特定位置时，具有正中介效应和弱负诱导效应的小取代基，强化了所需的能量条件。最后，研究反映随机森林分类器规则的分子子集的量子化学性质，将理想的结构图案转化为基于波函数的设计规则。在此基础上，研究者确定了单重态裂变的能量条件、双自由基特征和突出分子区域的电荷和三重态自旋密度之间的直接关系，为单重态裂变核结构的发展提供了指导。
参考文献：Weber, F., Mori, H. Machine-learning assisted design principle search for singlet fission: an example study of cibalackrot. npj Comput Mater 8, 176 (2022). https://doi.org/10.1038/s41524-022-00860-1
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41524-022-00860-1
4.npj Computational Materials：复杂三元二维过渡金属硫化物的Pettifor图
合金化是一种既定的策略，以调整性能的散装化合物的期望应用。随着纳米技术的出现，同样的策略可以应用于技术应用的2D材料，如单层晶体管和固体润滑剂。在此，来自英国南安普顿大学的Andrea Silva & Denis Kramer等研究者，系统性分析了过渡金属二硫化物(TMD)家族中取代型二维合金的相行为。相位行为以亚稳度量来量化，并以能量绘景的多体扩张为基准。研究者展示了亚稳度量如何可以直接用作在相空间中建立合理搜索策略的起点，从而允许有针对性的进一步计算预测和性质分析。本文的研究结果，也为通过一系列合成技术合成TMD二元合金提供了有用的指导。
参考文献：Silva, A., Cao, J., Polcar, T. et al. Pettifor maps of complex ternary two-dimensional transition metal sulfides. npj Comput Mater 8, 178 (2022). https://doi.org/10.1038/s41524-022-00868-7
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41524-022-00868-7
5.npj Computational Materials：利用微气泡的复杂应变场揭示ZrTe5的拓扑相图
由于体电子系统的全局拓扑性质，拓扑材料具有鲁棒性，不受微观扰动的影响。这种材料的拓扑不变，可以改变容易调整外部参数。五碲化锆(ZrTe5)是少数几种实验可用的材料之一，它位于拓扑相变边界附近，可以通过机械应变切换其不变量。在此，来自匈牙利布达佩斯技术物理和材料科学研究所的Zoltán Tajkov & Péter Nemes-Incze等研究者，通过从头算和局部电荷密度的直接测量相结合，明确地确定了拓扑绝缘体-金属过渡作为应变的函数。该模型定量地描述了在没有拟合参数的情况下，在少数层ZrTe5气泡中发现的复杂应变模式的响应，重现了使用扫描隧道显微镜观察到的与力学变形相关的带隙关闭。研究者计算了ZrTe5的拓扑相图，并确定了平衡时的相，从而实现了利用系统拓扑切换特性的器件架构设计。
参考文献：Tajkov, Z., Nagy, D., Kandrai, K. et al. Revealing the topological phase diagram of ZrTe5 using the complex strain fields of microbubbles. npj Comput Mater 8, 177 (2022). https://doi.org/10.1038/s41524-022-00854-z
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41524-022-00854-z
