Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning Automated Approach for Enormous Synchrotron X-Ray Diffraction Data Interpretation

論文の概要: Machine Learning Automated Approach for Enormous Synchrotron X-Ray Diffraction Data Interpretation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10881v1
Date: Mon, 20 Mar 2023 05:47:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-21 16:41:15.223269
Title: Machine Learning Automated Approach for Enormous Synchrotron X-Ray Diffraction Data Interpretation
Title（参考訳）: 放射光X線回折データ解釈のための機械学習自動手法
Authors: Xiaodong Zhao, YiXuan Luo, Juejing Liu, Wenjun Liu, Kevin M. Rosso, Xiaofeng Guo, Tong Geng, Ang Li, Xin Zhang
Abstract要約: 液体相を含むその場実験において、合成XRDモデルがu-XRDマッピングデータを解くことができるかどうかは不明である。本研究では,LaCl3-calcite熱水流体系からu-XRDマッピングデータを収集し,実験的なXRDパターンを解くために2つのモデルカテゴリーを訓練した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.495959477394841
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Manual analysis of XRD data is usually laborious and time consuming. The deep neural network (DNN) based models trained by synthetic XRD patterns are proved to be an automatic, accurate, and high throughput method to analysis common XRD data collected from solid sample in ambient environment. However, it remains unknown that whether synthetic XRD based models are capable to solve u-XRD mapping data for in-situ experiments involving liquid phase exhibiting lower quality with significant artifacts. In this study, we collected u-XRD mapping data from an LaCl3-calcite hydrothermal fluid system and trained two categories of models to solve the experimental XRD patterns. The models trained by synthetic XRD patterns show low accuracy (as low as 64%) when solving experimental u-XRD mapping data. The accuracy of the DNN models was significantly improved (90% or above) when training them with the dataset containing both synthetic and small number of labeled experimental u-XRD patterns. This study highlighted the importance of labeled experimental patterns on the training of DNN models to solve u-XRD mapping data from in-situ experiments involving liquid phase.
Abstract（参考訳）: XRDデータの手動解析は通常、手間と時間を要する。合成XRDパターンによってトレーニングされたディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのモデルは、周囲環境において固体試料から収集された共通XRDデータを分析するための自動的、高精度、高スループットの手法であることが証明された。しかし, 人工XRDモデルでは, 液体相が低い品質を示すことを含むその場実験において, u-XRDマッピングデータを解くことができるかどうかは不明である。本研究では,LaCl3-calcite熱水流体系からu-XRDマッピングデータを収集し,実験的なXRDパターンを解くために2つのモデルカテゴリーを訓練した。合成XRDパターンによりトレーニングされたモデルは、実験的なu-XRDマッピングデータを解く際に、低い精度(64%)を示す。 DNNモデルの精度は、合成および少量のラベル付き実験u-XRDパターンを含むデータセットを用いてトレーニングする際(90%以上)に著しく改善された。本研究は,液相を含むその場実験から得られたu-XRDマッピングデータを解くために,DNNモデルのトレーニングにおけるラベル付き実験パターンの重要性を強調した。

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