論文の概要: Machine learning enabling high-throughput and remote operations at large-scale user facilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03550v1
• Date: Sun, 9 Jan 2022 17:43:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 23:33:31.228305
• Title: Machine learning enabling high-throughput and remote operations at large-scale user facilities
• Title（参考訳）: 大規模ユーザ施設における高スループットおよび遠隔操作を実現する機械学習
• Authors: Tatiana Konstantinova, Phillip M. Maffettone, Bruce Ravel, Stuart I. Campbell, Andi M. Barbour, Daniel Olds
• Abstract要約: 機械学習(ML)手法は、大規模なデータセットをリアルタイムで処理し、解釈するために定期的に開発されている。 我々は、National Synchrotron Light Source II (NSLS-II)において、複数のビームラインでのオンザフライ解析のための様々なアーチティパルMLモデルを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imaging, scattering, and spectroscopy are fundamental in understanding and discovering new functional materials. Contemporary innovations in automation and experimental techniques have led to these measurements being performed much faster and with higher resolution, thus producing vast amounts of data for analysis. These innovations are particularly pronounced at user facilities and synchrotron light sources. Machine learning (ML) methods are regularly developed to process and interpret large datasets in real-time with measurements. However, there remain conceptual barriers to entry for the facility general user community, whom often lack expertise in ML, and technical barriers for deploying ML models. Herein, we demonstrate a variety of archetypal ML models for on-the-fly analysis at multiple beamlines at the National Synchrotron Light Source II (NSLS-II). We describe these examples instructively, with a focus on integrating the models into existing experimental workflows, such that the reader can easily include their own ML techniques into experiments at NSLS-II or facilities with a common infrastructure. The framework presented here shows how with little effort, diverse ML models operate in conjunction with feedback loops via integration into the existing Bluesky Suite for experimental orchestration and data management.
• Abstract（参考訳）: イメージング、散乱、分光は、新しい機能性材料を理解し発見するための基礎となる。 自動化と実験技術における現代の革新は、これらの測定をはるかに高速かつ高解像度に実行し、分析のための膨大なデータを生み出している。 これらの革新は特にユーザ施設やシンクロトロン光源で顕著である。 機械学習(ML)手法は、大規模なデータセットをリアルタイムで処理し、解釈するために定期的に開発されている。 しかし、MLに関する専門知識やMLモデルをデプロイする技術的な障壁がしばしば欠落している施設一般ユーザコミュニティの参入には、概念上の障壁が依然として残っている。 本稿では,国立シンクロトロン光源ii(nsls-ii)の複数のビームラインにおけるオンザフライ解析のための,様々なアーチ型mlモデルを示す。 これらの例は,既存の実験ワークフローにモデルを統合することで,読者が自身のML技術をNSLS-IIや共通インフラを持つ施設に簡単に組み込むことができるように,系統的に記述する。 ここで提示されたフレームワークは、実験的なオーケストレーションとデータ管理のための既存のblueskyスイートとの統合を通じて、さまざまなmlモデルをフィードバックループとともに運用する方法を示しています。

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