論文の概要: Pair-Variational Autoencoders (PairVAE) for Linking and Cross-Reconstruction of Characterization Data from Complementary Structural Characterization Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16467v1
• Date: Thu, 25 May 2023 20:45:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 18:16:22.058201
• Title: Pair-Variational Autoencoders (PairVAE) for Linking and Cross-Reconstruction of Characterization Data from Complementary Structural Characterization Techniques
• Title（参考訳）: 相似構造解析手法による特徴データのリンクとクロスコンストラクションのためのペア可変オートエンコーダ(PairVAE)
• Authors: Shizhao Lu, Arthi Jayaraman
• Abstract要約: 材料研究において、構造的特徴付けは、合成された材料の全体的形態的ビューを得るために、しばしば複数の相補的技術を必要とする。 複数のテクニックからペア構造的特徴付けデータに基づいてトレーニングできる機械学習モデルを持つことは、モデルが他方からひとつの特徴付けデータを生成するのに有用である。 本稿では,Small Angle X-Ray Scattering(SAXS)のデータとSEM(Small Angle X-Ray Scattering)の画像を表示する機械学習ワークフローであるPairVAEについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In material research, structural characterization often requires multiple complementary techniques to obtain a holistic morphological view of the synthesized material. Depending on the availability of and accessibility of the different characterization techniques (e.g., scattering, microscopy, spectroscopy), each research facility or academic research lab may have access to high-throughput capability in one technique but face limitations (sample preparation, resolution, access time) with other techniques(s). Furthermore, one type of structural characterization data may be easier to interpret than another (e.g., microscopy images are easier to interpret than small angle scattering profiles). Thus, it is useful to have machine learning models that can be trained on paired structural characterization data from multiple techniques so that the model can generate one set of characterization data from the other. In this paper we demonstrate one such machine learning workflow, PairVAE, that works with data from Small Angle X-Ray Scattering (SAXS) that presents information about bulk morphology and images from Scanning Electron Microscopy (SEM) that presents two-dimensional local structural information of the sample. Using paired SAXS and SEM data of novel block copolymer assembled morphologies [open access data from Doerk G.S., et al. Science Advances. 2023 Jan 13;9(2): eadd3687], we train our PairVAE. After successful training, we demonstrate that the PairVAE can generate SEM images of the block copolymer morphology when it takes as input that sample's corresponding SAXS 2D pattern, and vice versa. This method can be extended to other soft materials morphologies as well and serves as a valuable tool for easy interpretation of 2D SAXS patterns as well as creating a database for other downstream calculations of structure-property relationships.
• Abstract（参考訳）: 材料研究において、構造的特徴付けは、合成された材料の全体像を得るために、しばしば複数の相補的な技術を必要とする。 異なるキャラクタリゼーション技術(例えば散乱、顕微鏡、分光法)の可用性とアクセシビリティに応じて、各研究施設または学術研究所は、1つの技術で高出力能力にアクセスできるが、他の技術との制限(サンプル準備、解像度、アクセス時間)に直面している。 さらに、あるタイプの構造的特徴データは、他のものよりも容易に解釈できる(例えば、顕微鏡画像は小さな角度散乱プロファイルよりも解釈しやすい)。 したがって、複数の技術からペア化された構造的特徴データに基づいてトレーニングできる機械学習モデルを持つことは、モデルが他方から1組の特徴データを生成するのに有用である。 本稿では,スモールアングルx線散乱 (saxs) のデータを用いて,試料の2次元局所構造情報を示す走査型電子顕微鏡 (sem) の画像とバルク形態に関する情報を提示する。 新規ブロック共重合体のペアSAXSとSEMデータを用いてモルフォロジー(Doerk G.S.等によるオープンアクセスデータ、2023年1月13日 - 9(2): eadd3687]を組み立て、PairVAEを訓練した。 PairVAEは,サンプルのSAXS 2Dパターンを入力として,ブロック共重合体のSEM画像を生成することができ,その逆も可能であることを示す。 この手法は他の軟質材料の形態にも拡張でき、2次元SAXSパターンの容易に解釈できる貴重なツールとなり、構造-不適切な関係の下流での計算のためのデータベースを作成することができる。

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