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AI 总结
• 7月6日，日本大阪大学金康团队发布研究，利用 AI 模型破解了水结冰会膨胀的百年谜团。
• 研究团队系统性评估了 16 种分子结构描述方法，找出了最能精准捕捉水分子在不同温度和压力下微观变化的“透视镜”。
• 研究指出，水结冰需要分子有序排列成晶格并附着在成核位上，光滑洁净容器中的水可冷却至冰点以下形成过冷水。
• 研究结论表明，水反常物理特性的底层机制在于过冷水中高密度液态与低密度液态结构的竞争，升温后塌缩的高密度液态结构会多于开放的低密度液态结构。
【研究背景与谜团】
博文指出水是地球表面最丰富的液体，但不同于其它液体，水在结冰时会膨胀。
现有理论认为水的这些异常现象关联其微观结构，会随着温度和压力发生变化，但此前缺少系统表征方案。
【AI 模型破解百年谜团】
IT之家 7 月 25 日消息，日本大阪大学于 7 月 6 日发布博文，其团队利用 AI 模型破解水的百年谜团，找到了观察水分子的最佳“透视镜”。
该研究系统性评估了 16 种不同的分子结构描述方法，成功找出了最能精准捕捉水分子在不同温度、压力下微观变化的“透视镜”，为理解水结冰膨胀及过冷水异常行为提供了统一的科学框架。
大阪大学副教授金康（Kang Kim）团队借助 AI 模型，严格对 16 种分子结构描述方法开展性能对比评估，成功破解了描述水分子局部次序的评估难题，理清了水中竞争液态状态的演变脉络。
【水结冰与过冷水的机制】
论文报告指出为了让水结冰，分子需要有序地排列成像冰这样的结构晶格。
分子需要附着在一个称为成核位（nucleation site）的基底上，才能演变成固态。
水中杂质或容器内部的划痕都可以作为成核位。
光滑且洁净的容器中，水可冷却至冰点以下而不凝固，这种状态称为过冷水。
论文认为导致水反常物理特性的底层机制，在于过冷水中“高密度液态（HDL）”与“低密度液态（LDL）”结构竞争，升温后，塌缩的 HDL 结构会多于开放的 LDL 结构。
【参考地址】
IT之家附上参考地址
• Out of order: using AI to decode the bizarre personality of water
• Machine learning evaluation of structural descriptors for supercooled water
[来源链接] https://www.ithome.com/0/981/443.htm |
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