論文の概要: Materials Fingerprinting Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05808v1
• Date: Thu, 14 Jan 2021 20:32:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 02:38:15.291913
• Title: Materials Fingerprinting Classification
• Title（参考訳）: 材料指紋分類
• Authors: Adam Spannaus, Kody J. H. Law, Piotr Luszczek, Farzana Nasrin, Cassie Putman Micucci, Peter K. Liaw, Louis J. Santodonato, David J. Keffer, Vasileios Maroulas
• Abstract要約: 原子プローブトモグラフィ(APT)はノイズとスパースデータセットを生成する。 材料指紋加工プロセスの適用は、前例のない構造情報を抽出することができる手段を提供する。 指紋の識別に成功することは、よりニュアンスのある情報を引き出すアルゴリズムの開発における重要な第一歩です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0236506875465863
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Significant progress in many classes of materials could be made with the availability of experimentally-derived large datasets composed of atomic identities and three-dimensional coordinates. Methods for visualizing the local atomic structure, such as atom probe tomography (APT), which routinely generate datasets comprised of millions of atoms, are an important step in realizing this goal. However, state-of-the-art APT instruments generate noisy and sparse datasets that provide information about elemental type, but obscure atomic structures, thus limiting their subsequent value for materials discovery. The application of a materials fingerprinting process, a machine learning algorithm coupled with topological data analysis, provides an avenue by which here-to-fore unprecedented structural information can be extracted from an APT dataset. As a proof of concept, the material fingerprint is applied to high-entropy alloy APT datasets containing body-centered cubic (BCC) and face-centered cubic (FCC) crystal structures. A local atomic configuration centered on an arbitrary atom is assigned a topological descriptor, with which it can be characterized as a BCC or FCC lattice with near perfect accuracy, despite the inherent noise in the dataset. This successful identification of a fingerprint is a crucial first step in the development of algorithms which can extract more nuanced information, such as chemical ordering, from existing datasets of complex materials.
• Abstract（参考訳）: 多くの種類の材料の重要な進歩は、原子のアイデンティティと3次元座標からなる実験から得られた大きなデータセットが利用可能になったことで達成できる。 数百万の原子からなるデータセットを日常的に生成する原子プローブトモグラフィ(APT)のような局所原子構造を可視化する方法は、この目標を実現するための重要なステップである。 しかし、最先端のapt機器は、元素型に関する情報を提供するノイズやスパースデータセットを生成するが、原子構造はあいまいであり、それに続く材料発見の価値を制限している。 材料指紋処理の応用は、トポロジカルデータ解析と組み合わせた機械学習アルゴリズムであり、APTデータセットからこれまでにないような構造情報を抽出する手段を提供する。 概念実証として、物質指紋は、ボディセンター立方体(BCC)とフェイスセンター立方体(FCC)結晶構造を含む高エントロピー合金APTデータセットに適用される。 任意の原子を中心とする局所原子構成はトポロジカルディスクリプタに割り当てられ、データセットに固有のノイズがあるにもかかわらず、ほぼ完全な精度でbccまたはfcc格子として特徴づけることができる。 この指紋の同定の成功は、複雑な材料の既存のデータセットから化学順序などのニュアンス情報を抽出するアルゴリズムの開発において重要な第一歩である。

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