論文の概要: Machine Learning Benchmarks for the Classification of Equivalent Circuit Models from Electrochemical Impedance Spectra

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03362v2
• Date: Thu, 4 May 2023 16:55:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 19:00:21.168488
• Title: Machine Learning Benchmarks for the Classification of Equivalent Circuit Models from Electrochemical Impedance Spectra
• Title（参考訳）: 電気化学インピーダンススペクトルから等価回路モデルの分類のための機械学習ベンチマーク
• Authors: Joachim Schaeffer, Paul Gasper, Esteban Garcia-Tamayo, Raymond Gasper, Masaki Adachi, Juan Pablo Gaviria-Cardona, Simon Montoya-Bedoya, Anoushka Bhutani, Andrew Schiek, Rhys Goodall, Rolf Findeisen, Richard D. Braatz and Simon Engelke
• Abstract要約: 本稿では,BatteryDEVハッカソン用にQuantumScapeが提供する9,300のインピーダンススペクトルを分類する機械学習手法を紹介する。 重要な課題はラベルの識別可能性であり、モデル性能と誤分類スペクトルの比較によって下線化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Analysis of Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS) data for electrochemical systems often consists of defining an Equivalent Circuit Model (ECM) using expert knowledge and then optimizing the model parameters to deconvolute various resistance, capacitive, inductive, or diffusion responses. For small data sets, this procedure can be conducted manually; however, it is not feasible to manually define a proper ECM for extensive data sets with a wide range of EIS responses. Automatic identification of an ECM would substantially accelerate the analysis of large sets of EIS data. We showcase machine learning methods to classify the ECMs of 9,300 impedance spectra provided by QuantumScape for the BatteryDEV hackathon. The best-performing approach is a gradient-boosted tree model utilizing a library to automatically generate features, followed by a random forest model using the raw spectral data. A convolutional neural network using boolean images of Nyquist representations is presented as an alternative, although it achieves a lower accuracy. We publish the data and open source the associated code. The approaches described in this article can serve as benchmarks for further studies. A key remaining challenge is the identifiability of the labels, underlined by the model performances and the comparison of misclassified spectra.
• Abstract（参考訳）: 電気化学系の電気化学インピーダンス分光(EIS)データの解析は、専門知識を用いて等価回路モデル(ECM)を定義し、モデルパラメータを最適化して様々な抵抗、容量、誘導、拡散応答を解離させる。 小さなデータセットでは、この手順を手動で行うことができるが、広範囲のEIS応答を持つデータセットに対して、手動で適切なECMを定義することは不可能である。 ECMの自動識別は、大規模なEISデータの解析を大幅に高速化する。 本稿では,BatteryDEVハッカソン用にQuantumScapeが提供する9,300個のインピーダンススペクトルの機械学習手法を紹介する。 最も優れたアプローチは、ライブラリーを利用した勾配木モデルを用いて特徴を自動的に生成し、続いて生スペクトルデータを用いたランダム森林モデルである。 ニキスト表現のブール画像を用いた畳み込みニューラルネットワークを代替として提示するが、精度は低い。 データを公開し、関連するコードをオープンソース化します。 この記事に記載されたアプローチは、さらなる研究のベンチマークとして役立ちます。 残る重要な課題はラベルの識別性であり、モデルのパフォーマンスと誤った分類されたスペクトルの比較によって強調される。

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