科学家用人工智能揭开了水的最大谜团之一

液态水结冰需要水分子在‘成核位点’（如杂质或容器微划痕）上排列成有序晶格。若无这些位点，水即使降温至0℃以下仍保持液态，称为‘过冷水’。此时水的异常性质更明显，科学家认为这源于两种共存的液态结构：高密度液态水（HDL）和低密度液态水（LDL），二者由氢键网络的动态变化决定——温度升高时，更紧凑的HDL结构逐渐占优。过去，研究者提出了多种描述水分子局部结构的方法（如四面体键序、局域密度等），但因各自尺度、维度和数据类型不同，难以直接比较优劣。大阪大学团队引入人工智能，用神经网络学习分子动力学模拟生成的过冷水结构数据，让AI像人一样识别关键结构特征。结果，AI系统评估了16种描述符在不同温度下区分HDL与LDL的能力，筛选出最高效、最敏感的几个指标。该方法不仅为理解水微观结构如何影响宏观热力学性质（如密度反常、比热异常）提供了新工具，也为未来开发更精准的水结构研究技术奠定基础。