研究背景：
晶体结构解析长期以来是材料科学中的一个核心挑战。传统方法包括Rietveld精修、模拟退火以及进化算法，这些方法依赖于迭代拟合数据与潜在候选结构。这些技术虽被广泛使用，但面临高昂的计算资源需求以及对领域知识的依赖，尤其是在处理多相系统或复杂材料时更显困难。
近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在材料科学中展现了巨大潜力，例如高通量材料设计、性质预测等任务。然而，目前AI技术主要集中在从已知结构预测材料性质（正向设计），而从XRD图谱生成晶体结构（逆向设计）仍属少数探索领域。DiffractGPT正是在这一背景下应运而生，其采用生成模型直接预测晶体结构，相比传统方法更加高效、智能化。
主要结果：
1)模型精度显著提升
DiffractGPT在晶体结构解析中的精度远超传统方法，尤其是在晶格常数的预测方面表现出色。具体而言，模型在预测晶格常数（a、b、c）的平均绝对误差（MAE）最低可达0.17 Å，显著优于梯度增强回归树（GBR）模型的1.03 Å以及卷积神经网络（CNN）模型的0.28 Å。这种高精度得益于生成式预训练变换器的先进架构，其能够从XRD图谱中捕捉到复杂的晶体特征信息。此外，DiffractGPT不仅在对称晶格系统（如立方晶系）中表现良好，在复杂的晶格类型（如正交晶系和单斜晶系）中也能保持较高的预测准确性。相比于传统方法，DiffractGPT的误差降低幅度达到了70%以上，为材料科学中的晶体结构预测提供了更可靠的工具。
2)多场景适配性
DiffractGPT能够根据输入信息的具体情况灵活调整，展现了极高的适配性和实用性。模型设计了三种适配场景：无化学信息、提供元素清单、提供明确化学配方。在无化学信息的情况下，模型利用XRD图谱中的衍射峰信息独立预测晶体结构；当提供元素清单时，模型通过限定元素范围进一步提升预测准确度；而在明确化学配方的情况下，模型的预测性能达到最佳。通过这种分层处理方式，DiffractGPT能够覆盖从未知材料到已知复杂体系的广泛应用场景，极大地拓宽了其在材料科学中的适用范围。
3)生成式能力
DiffractGPT的生成式人工智能能力使其不仅能够预测晶格常数，还可以输出完整的晶体结构信息。生成内容包括晶体的化学组成、原子坐标、晶格参数以及空间群等详细信息，为研究人员提供了全面的结构描述。这种能力不仅适用于晶体特性的逆向设计任务，还可以在新材料发现中发挥重要作用。例如，在处理多相材料或复杂未知化合物时，DiffractGPT能够生成多个候选晶体结构，为后续实验验证提供关键参考。此外，通过结合生成式AI的快速采样技术，模型可以生成多个潜在结构，研究人员可基于不同需求选择最优方案。
4)高效自动化流程
为了方便用户操作，研究团队开发了一个与DiffractGPT配套的高效自动化流程。用户只需上传实验获取的XRD图谱，工具即可自动完成背景噪声的去除，并利用数据库匹配功能快速检索可能的晶体结构。对于数据库中不存在的材料，DiffractGPT能够通过生成模型预测潜在结构，从而显著降低人工干预的需求。此外，这一工具还支持在线操作，为非专业用户和实验室快速提供实用解决方案。相比于传统的晶体结构解析方法，该流程不仅提高了效率，还降低了使用门槛，使更多领域的研究人员能够快速上手。
