教学参考-37

教学目标

我们生活中接触到各种材料，每种材料有其各自的属性。一般来说，材料的物理属性不仅取决于其分子组成，而且受到其微观结构的强烈影响。
例如，金属的微观缺陷会让飞机翅膀变得容易疲劳，严重情况下甚至会引发机翼断裂造成空难事故。因此科学家们需要通过显微镜来观察金属的结构变化，以分析可能的微观缺陷，并评估这些缺陷对宏观金属性能的影响，从而避免飞机飞行中可能出现的各种意外情况。

微观结构重要性的另一个例子是纳米材料所表现出的结构依赖。
例如，有科学家通过特殊的工艺制备出了纳米级的金颗粒，他们发现同样是金元素，这些具有纳米级微观结构的金颗粒展现出了许多新奇的特性，例如生物相容性、低细胞毒性、光学特性等。基于这些特性，生物学家甚至开发出了全新的癌症治疗方法，用纳米金颗粒运送抗癌药物到癌细胞内部，直接杀死癌细胞。

通过显微镜可以观察材料的微观结构，但是，我们容易观察到的只是二维结构，即物体的切面形态。问题是，大部分物质的微观结构是三维的，仅有二维切面无法形成对物质结构的整体认知。
如果能从二维图像中重构出三维结构，将为物理学家解析材料结构，分析材料属性提供极大便利，同时有助于设计新的加工工艺，生产具有特定属性的新材料。

2021年3月，《自然-机器智能》杂志发表了一篇有趣的论文，文章作者提出了一种称为SliceGAN的深度学习模型，可以利用相对容易获取的二维图片来重构物质的三维微观结构。它的基本原理与我们前面介绍过的对抗生成网络（GAN）模型是一样的。
GAN模型包括一个生成器G和一个判别器D，生成器G用来生成图片，判别器D用来判断生成的图片是否合理。模型训练时，生成器G和判别器D同时训练，生成器G的训练目的是使判别器D无法区分生成的图片和真实的图片，而判别器训练D的目的是尽可能做出正确的区分。这一训练过程将同步提高生成器和判别器的能力，最终生成让人真假难辨的图片。
SliceGAN具有和GAN同样的特性，只不过它生成的结果是个三维结构，而判别器手中的标准答案只有二维数据，这让判别器无法判断生成的结果是否合理。
SliceGAN采用了一个聪明的办法：它将生成器生成的三维微观结构进行切片，这样就能够得到一组二维的图片。判别器用这些二维“切片图”和真实的二维图片进行对比，就可以间接评判生成的三维结构是否合理了。生成器基于这一评判不断改进其模型参数，直到判别器对生成的切片图和真实的二维图片难辨真伪时，就可以认为生成器生成了正确的微观结构图。