日本国家材料科学研究所(NIMS)的研究人员已经自动化了一个复杂且劳动密集型的过程来分析X射线衍射研究的结果，这些研究用于确定晶体材料的结构。该团队在《先进材料科学与技术：方法》杂志上描述了他们技术的开发和应用。

自动化晶体材料X射线衍射研究的数据分析

射向晶体的X射线与其粒子的几何排列相互作用，并根据晶体的精确结构以复杂的射线模式向多个方向衍射。专家分析衍射X射线的模式和强度以确定晶体的内部排列。这是揭示新材料三维原子结构的强大且广泛使用的过程。

一个成熟的数学程序，称为Rietveld分析，用于解释X射线衍射数据，但它非常耗时并且需要对结果进行手动试错改进。

“为了减少人力成本和资源，我们开发了一种机器人过程自动化(RPA)系统，我们将其应用于现有的Rietveld分析程序，称为RIETAN-FP，”NIMS团队的RyoTamura说。“通过使用我们的新程序，在机器学习的帮助下，我们成功地自动执行了Rietveld分析，”Tamura补充道。

自动化可以在个人计算机上运行，​​可以减少人为错误并大大加快数据分析速度。

Tamura解释说，材料科学领域已经依赖大量图形用户界面(GUI)应用程序来计算材料的属性、控制实验设备或分析材料数据。他说，将这种新的RPA和机器学习能力与这些应用程序相结合，实现了一个“闭环”，可以在最少的人工干预下自动设计和分析材料。

研究人员通过分析晶体结构已知的粉末状化合物样品来验证其程序的准确性。从粉末样品中确定结构的能力是Rietveld分析的一大优势。它避免了生长大的单晶的需要，这对于某些材料来说是极其难以获得的。

“自动化Rietveld分析为整个材料科学领域带来了一个非常强大的新工具，”Tamura总结道。

研究人员现在正在努力进一步完善他们的程序，使其适用于更复杂的晶体结构。另一个目的是探索将他们的机器学习RPA策略用于材料科学中更一般的应用。

可能性包括用于计算材料特性的多种模拟方法，以及用于控制实验设备的应用程序。X射线衍射迄今取得的成功可能只是Rietveld机器人技术的开端。