广东
给一个只有几纳米大小的纳米颗粒拍一张“三维原子结构图”，比给人体做CT难得多——传统方法需要在不同角度拍上近百张投影，采集时间长达数小时，高强度的电子束还容易把样品“烧伤”。
更棘手的是，一旦样品超过10纳米厚，显微镜的“景深”限制会让不同深度的原子同时变模糊，好比用短焦镜头拍长队列，前后总有人“出圈”。
如何用更低的电子剂量、更短的采集时间，看清更小更厚的纳米材料？对此，清华大学深圳国际研究生院干林、李佳课题组近期在《自然·通讯》和《国家科学评论》上接连发表两项成果，为这一难题提供了两条互补的破解路径。
该团队面向原子级电子三维重构（ AET）长期存在的高电子剂量、长采集时间、倾转角受限和景深限制等关键瓶颈，提出了基于生成式人工智能和大数据驱动的AET方法。相关工作实现了复杂纳米材料在低剂量、快速采集和大尺寸厚样品条件下的原子三维定位，为材料真实三维原子结构解析提供了新的方法基础。
大尺寸铂纳米颗粒（13nm）的原子级三维重构及离焦矫正效果。
针对上述难题，研究团队提出了基于扩散生成模型的零空间迭代重构算法（ NSIRE）。与传统的端到端神经网络不同，NSIRE不依赖特定材料、特定投影角度或特定采集条件的重新训练，能够在投影数据稀疏和倾转角受限的情况下稳定抑制欠采样伪影。
系列研究表明，生成式人工智能和大数据驱动方法可以从两个互补方向突破原子级三维重构瓶颈：一方面，NSIRE通过在零空间中引入原子势先验，实现低剂量、快速和倾转受限条件下的高精度重构；另一方面，通过高熵电子显微投影和成像物理建模，提升了复杂材料和大尺寸厚样品的三维重构能力。
相关成果不仅拓展了电子三维重构的适用范围，也为电子三维重构在纳米催化、合金结构解析和原位动态研究中的应用提供了新思路。分别以“基于生成模型的零空间迭代重构原子级电子断层成像”和“一种面向可扩展电子断层成像的通用数据驱动框架”为题，分别发表于《自然·通讯》和《国家科学评论》。
干林、李佳为通讯作者，清华大学深圳国际研究生院2024级博士生李涵、2022级博士生崔雯渟为共同第一作者。论文其他合作者包括深圳国际研究生院2025届硕士毕业生苏文达、2024届硕士毕业生雷欢、罗旋，2024届博士毕业生魏印平，2023级博士生陈子奇，科研助理杨佳丽等。研究得到国家重点研发计划、国家自然科学基金以及深圳市科技计划等项目支持。
采写：南都N视频记者 伍曼娜 通讯员 李涵 叶思佳
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
