論文の概要: Exploring Supervised Machine Learning for Multi-Phase Identification and
Quantification from Powder X-Ray Diffraction Spectra
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08591v1
- Date: Wed, 16 Nov 2022 00:36:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-17 16:43:34.988537
- Title: Exploring Supervised Machine Learning for Multi-Phase Identification and
Quantification from Powder X-Ray Diffraction Spectra
- Title（参考訳）: 粉末X線回折スペクトルを用いた多相同定と定量化のための機械学習の探索
- Authors: Jaimie Greasley and Patrick Hosein
- Abstract要約: 粉体X線回折分析は材料特性評価法の重要な構成要素である。
深層学習は、X線スペクトルから結晶学パラメータと特徴を予測するための主要な焦点となっている。
ここでは,多ラベル結晶相同定のための深層学習の代わりに,従来の教師付き学習アルゴリズムに関心がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0660480034605242
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Powder X-ray diffraction analysis is a critical component of materials
characterization methodologies. Discerning characteristic Bragg intensity peaks
and assigning them to known crystalline phases is the first qualitative step of
evaluating diffraction spectra. Subsequent to phase identification, Rietveld
refinement may be employed to extract the abundance of quantitative,
material-specific parameters hidden within powder data. These characterization
procedures are yet time-consuming and inhibit efficiency in materials science
workflows. The ever-increasing popularity and propulsion of data science
techniques has provided an obvious solution on the course towards materials
analysis automation. Deep learning has become a prime focus for predicting
crystallographic parameters and features from X-ray spectra. However, the
infeasibility of curating large, well-labelled experimental datasets means that
one must resort to a large number of theoretic simulations for powder data
augmentation to effectively train deep models. Herein, we are interested in
conventional supervised learning algorithms in lieu of deep learning for
multi-label crystalline phase identification and quantitative phase analysis
for a biomedical application. First, models were trained using very limited
experimental data. Further, we incorporated simulated XRD data to assess model
generalizability as well as the efficacy of simulation-based training for
predictive analysis in a real-world X-ray diffraction application.
- Abstract（参考訳）: 粉末X線回折分析は材料特性評価法の重要な構成要素である。
特性ブラッグ強度ピークを識別し、既知の結晶相に割り当てることは、回折スペクトルを評価する最初の定性的ステップである。
位相同定の後、rietveld法を用いて粉体データに隠された量的、物質特異的なパラメータの量を抽出することができる。
これらの特徴付け手順はまだ時間がかかり、材料科学のワークフローにおける効率を阻害している。
データサイエンス技術の普及と推進により、材料分析自動化への道のりは明らかなソリューションとなった。
深層学習は、X線スペクトルから結晶学パラメータと特徴を予測する主要な焦点となっている。
しかし、大きな実験データセットをキュレートすることの不可能さは、深層モデルを効果的に訓練するために、粉体データ拡張のための多くの理論シミュレーションを使わなければならないことを意味している。
本稿では,生物医学応用のための多ラベル結晶相同定と定量位相解析のための深層学習の代わりに,従来の教師付き学習アルゴリズムに関心がある。
まず、非常に限られた実験データを用いてモデルを訓練した。
さらに,実世界のX線回折アプリケーションにおける予測解析のためのシミュレーションベーストレーニングの有効性とモデル一般化性を評価するためにシミュレーションXRDデータを組み込んだ。
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