7月25日,日本大阪大学宣布了一项突破性研究成果,该团队利用人工智能(AI)模型揭示了水分子的微观结构变化,解开了水的百年谜团。研究中,大阪大学副教授金康(Kang Kim)领导的团队系统性评估了16种不同的分子结构描述方法,最终找到了最能精准捕捉水分子在不同温度、压力下微观变化的方法。这项研究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。
研究指出,水在结冰时会膨胀,这一特性与其他液体不同。现有理论认为,水的这些异常现象与其微观结构有关,这些结构会随着温度和压力的变化而变化。然而,此前缺乏一个系统的表征方案。金康团队借助AI模型,对16种分子结构描述方法进行了性能对比评估,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。
论文报告进一步解释,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。在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)”结构的竞争。升温后,塌缩的HDL结构会多于开放的LDL结构。
