論文の概要: A probabilistic deep learning approach to automate the interpretation of multi-phase diffraction spectra

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16664v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 20:13:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 14:19:58.016785
• Title: A probabilistic deep learning approach to automate the interpretation of multi-phase diffraction spectra
• Title（参考訳）: 多相回折スペクトルの解釈を自動化する確率論的深層学習手法
• Authors: Nathan J. Szymanski, Christopher J. Bartel, Yan Zeng, Qingsong Tu, Gerbrand Ceder
• Abstract要約: シミュレーション回折スペクトルで訓練されたアンサンブル畳み込みニューラルネットワークを開発し、複素多相混合を同定する。 シミュレーションおよび実験的に測定された回折スペクトルをベンチマークし, これまでに報告した手法よりも精度が優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.240899165468488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous synthesis and characterization of inorganic materials requires the automatic and accurate analysis of X-ray diffraction spectra. For this task, we designed a probabilistic deep learning algorithm to identify complex multi-phase mixtures. At the core of this algorithm lies an ensemble convolutional neural network trained on simulated diffraction spectra, which are systematically augmented with physics-informed perturbations to account for artifacts that can arise during experimental sample preparation and synthesis. Larger perturbations associated with off-stoichiometry are also captured by supplementing the training set with hypothetical solid solutions. Spectra containing mixtures of materials are analyzed with a newly developed branching algorithm that utilizes the probabilistic nature of the neural network to explore suspected mixtures and identify the set of phases that maximize confidence in the prediction. Our model is benchmarked on simulated and experimentally measured diffraction spectra, showing exceptional performance with accuracies exceeding those given by previously reported methods based on profile matching and deep learning. We envision that the algorithm presented here may be integrated in experimental workflows to facilitate the high-throughput and autonomous discovery of inorganic materials.
• Abstract（参考訳）: 無機材料の自動合成とキャラクタリゼーションには、X線回折スペクトルの自動的かつ正確な分析が必要である。 本研究では,複雑な多相混合を同定する確率的ディープラーニングアルゴリズムを設計した。 このアルゴリズムの核心には、シミュレーション回折スペクトルに基づいて訓練されたアンサンブル畳み込みニューラルネットワークがあり、これは実験的なサンプル作成と合成の間に生じる人工物を説明するために、物理インフォームの摂動で体系的に拡張されている。 オフストイキメトリーに関連する大きな摂動も、仮説的な固体溶液でトレーニングセットを補足することで捉えられる。 素材の混合物を含むスペクトルを、ニューラルネットワークの確率的性質を利用した新しい分岐アルゴリズムを用いて分析し、疑わしい混合物を探索し、予測の信頼性を最大化する位相のセットを同定する。 本モデルはシミュレーションおよび実験的に測定された回折スペクトルに基づいてベンチマークを行い,プロファイルマッチングと深層学習に基づく従来報告した手法よりも精度が高かった。 ここで示したアルゴリズムは、無機材料の高スループットかつ自律的な発見を容易にするために、実験ワークフローに統合される可能性がある。

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