新しいAI手法が、結晶構造の欠損原子の位置を予測できる。ジョバンニ・ピッツィ率いる研究チームは、画像インペインティング技術を用いてXtalPaintというモデルを開発し、このモデルが欠損した水素原子を97%の成功率で再構築できることを報告している。この手法は、既存データベースの欠損情報を補完し、新しい材料のシミュレーションを可能にする。

XtalPaintは、画像インペインティング技術に着想を得た手法を使用している。モデルは結晶構造の欠損原子の位置を予測する際、既知の原子の位置を維持することでより正確な結果を得ている。これにより、欠損した水素原子の位置をより正確に予測し、材料のシミュレーションに必要な情報を補完できる。

研究者らは、XtalPaintが水素原子だけでなく、リチウムやナトリウムなど他の元素の欠損位置も予測できるとしている。この手法は、新しい材料の発見や既存材料の特性改善において重要な役割を果たす可能性がある。