論文の概要: Neural networks trained on synthetically generated crystals can extract
structural information from ICSD powder X-ray diffractograms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11699v2
- Date: Fri, 24 Mar 2023 15:01:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-27 17:16:49.775367
- Title: Neural networks trained on synthetically generated crystals can extract
structural information from ICSD powder X-ray diffractograms
- Title（参考訳）: 合成結晶を用いたニューラルネットワークによるICSD粉末X線回折法による構造情報の抽出
- Authors: Henrik Schopmans, Patrick Reiser, Pascal Friederich
- Abstract要約: 機械学習技術は粉末X線回折画像から構造情報を抽出するのに成功している。
本稿では,各空間群の対称性演算を用いて,ランダムな座標で合成結晶を生成する方法を提案する。
我々は,1時間に数百万のオンザフライ生成された合成ディフラクトグラムに対して,Deep ResNetライクなモデルのオンライントレーニングを実演する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935146
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning techniques have successfully been used to extract structural
information such as the crystal space group from powder X-ray diffractograms.
However, training directly on simulated diffractograms from databases such as
the ICSD is challenging due to its limited size, class-inhomogeneity, and bias
toward certain structure types. We propose an alternative approach of
generating synthetic crystals with random coordinates by using the symmetry
operations of each space group. Based on this approach, we demonstrate online
training of deep ResNet-like models on up to a few million unique on-the-fly
generated synthetic diffractograms per hour. For our chosen task of space group
classification, we achieved a test accuracy of 79.9% on unseen ICSD structure
types from most space groups. This surpasses the 56.1% accuracy of the current
state-of-the-art approach of training on ICSD crystals directly. Our results
demonstrate that synthetically generated crystals can be used to extract
structural information from ICSD powder diffractograms, which makes it possible
to apply very large state-of-the-art machine learning models in the area of
powder X-ray diffraction. We further show first steps toward applying our
methodology to experimental data, where automated XRD data analysis is crucial,
especially in high-throughput settings. While we focused on the prediction of
the space group, our approach has the potential to be extended to related tasks
in the future.
- Abstract（参考訳）: 機械学習技術は粉末x線回折から結晶空間群などの構造情報を抽出するのに成功している。
しかし、ICSDのようなデータベースからシミュレーションされたディフラクトグラムを直接トレーニングすることは、そのサイズ、クラス不均一性、特定の構造タイプに対するバイアスのために困難である。
本稿では,各空間群の対称性演算を用いてランダム座標を持つ合成結晶を生成する方法を提案する。
このアプローチに基づいて,1時間に数百万のオンザフライ生成された合成ディフラクトグラムに対して,Deep ResNetライクなモデルのオンライントレーニングを実演する。
選択した空間群分類のタスクに対して、ほとんどの空間群からの未確認ICSD構造タイプに対して、79.9%の精度を達成した。
これはICSD結晶のトレーニングにおける現在の最先端のアプローチの56.1%を超える。
その結果, 合成した結晶は, icd粉体回折から構造情報を抽出でき, 粉体x線回折の領域において, 最先端の機械学習モデルを適用することが可能となった。
また、特に高スループット環境では、自動XRDデータ分析が不可欠である実験データに適用するための第一歩を示す。
宇宙群の予測に焦点をあてる一方で、我々のアプローチは将来、関連するタスクにまで拡張される可能性がある。
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