路易斯安那州立大学的研究表明，科学家们发现了一种方法，可以使用一种强大的激光技术来观察液体中超快的分子相互作用，而这种技术以前被认为对流体来说是不可行的。该团队的研究结果于2026年1月5日发表，揭示了当混合几乎相同的化学物质时，其中一种组合表现出异常行为，产生的光更少，并完全消除了一种谐波信号。

模拟表明，一种微妙的分子相互作用干扰了电子的运动。这一发现表明，液体可以短暂地以某种方式组织起来，从而显著改变电子的行为。路易斯安那州立大学化学系教授、该研究的主要作者肯尼斯·洛帕塔说：“这就像观看一个转瞬即逝的分子握手。”“这种握手虽然短暂，但极大地改变了电子的运动方式以及与光的相互作用方式。”

该研究团队采用了一种名为高次谐波产生 (HHG) 的技术，该技术涉及使用强激光脉冲来产生高能光子。传统上，HHG 主要用于气体，但洛帕塔的团队将其应用于液体溶液。该过程包括向液体发射强激光，导致电子加速并以不同的频率（称为谐波）发射光。这些谐波的模式提供了有关液体分子结构和动力学的信息。

在他们的实验中，研究人员将甲醇与氟苯混合。他们观察到，该混合物产生的光比预期的要少，并且缺少一个谐波信号。通过计算建模，他们确定氟苯分子正在破坏甲醇的溶剂化结构，从而形成一个阻碍电子运动的屏障。这种干扰抑制了发射光的某些频率。

这项研究的意义扩展到包括材料科学和药物发现等各个领域。了解分子如何在液体中相互作用对于设计具有特定性能的新材料以及开发更有效的药物至关重要。洛帕塔解释说：“液体是许多化学反应发生的介质。”“能够观察到这些超快的相互作用，为我们提供了一个了解这些反应如何发生的新窗口。”

人工智能和机器学习的发展在分析这些实验产生的复杂数据方面发挥着越来越重要的作用。人工智能算法可以识别人类难以检测到的模式和关系，从而加快科学发现的步伐。在这项研究中，人工智能被用于分析模拟数据，并识别出干扰电子运动的分子握手。

未来的研究将侧重于探索其他液体混合物，并研究不同分子相互作用的作用。该团队还计划开发新的、由人工智能驱动的工具来分析 HHG 数据，这可能会带来对液体行为的更详细的见解。这些发现可能会导致开发用于控制化学反应和创造新型材料的新技术。