論文の概要: Leveraging generative adversarial networks to create realistic scanning transmission electron microscopy images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07743v2
• Date: Mon, 29 May 2023 20:49:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-06-01 01:59:45.185080
• Title: Leveraging generative adversarial networks to create realistic scanning transmission electron microscopy images
• Title（参考訳）: 生成対向ネットワークを利用した現実的な走査型電子顕微鏡画像の作成
• Authors: Abid Khan, Chia-Hao Lee, Pinshane Y. Huang, and Bryan K. Clark
• Abstract要約: 機械学習は、自律的なデータ収集と処理を通じて材料研究に革命をもたらす可能性がある。 我々は,実空間周波数情報を用いたシミュレーションデータを増大させるために,相互空間判別器を備えたサイクル生成逆数ネットワーク(CycleGAN)を用いる。 完全な畳み込みネットワーク(FCN)をトレーニングして、450万個の原子データセット内の単一原子欠陥を同定することで、我々のアプローチを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5954872177280346
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The rise of automation and machine learning (ML) in electron microscopy has the potential to revolutionize materials research through autonomous data collection and processing. A significant challenge lies in developing ML models that rapidly generalize to large data sets under varying experimental conditions. We address this by employing a cycle generative adversarial network (CycleGAN) with a reciprocal space discriminator, which augments simulated data with realistic spatial frequency information. This allows the CycleGAN to generate images nearly indistinguishable from real data and provide labels for ML applications. We showcase our approach by training a fully convolutional network (FCN) to identify single atom defects in a 4.5 million atom data set, collected using automated acquisition in an aberration-corrected scanning transmission electron microscope (STEM). Our method produces adaptable FCNs that can adjust to dynamically changing experimental variables with minimal intervention, marking a crucial step towards fully autonomous harnessing of microscopy big data.
• Abstract（参考訳）: 電子顕微鏡における自動化と機械学習(ML)の台頭は、自律的なデータ収集と処理を通じて材料研究に革命をもたらす可能性がある。 重要な課題は、様々な実験条件下で大規模データセットに迅速に一般化するMLモデルを開発することである。 本稿では,現実的な空間周波数情報を用いてシミュレーションデータを増強する相互空間判別器を備えたサイクル生成逆数ネットワーク(CycleGAN)を用いてこの問題に対処する。 これにより、CycleGANは実際のデータとほぼ区別できないイメージを生成し、MLアプリケーション用のラベルを提供することができる。 収差補正走査透過電子顕微鏡(stem)による自動取得により収集した450万個の原子データセットにおいて,完全畳み込みネットワーク(fcn)を訓練し,単一原子欠陥を同定する手法を示す。 本手法は,実験変数を最小限の介入で動的に変化させるように適応可能なfcnsを生成し,顕微鏡ビッグデータの完全自律利用に向けた重要なステップである。

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