論文の概要: Probabilistic Phase Labeling and Lattice Refinement for Autonomous Material Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07897v1
• Date: Tue, 15 Aug 2023 17:38:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 11:52:22.097907
• Title: Probabilistic Phase Labeling and Lattice Refinement for Autonomous Material Research
• Title（参考訳）: 自律材料研究のための確率的位相ラベリングと格子微細化
• Authors: Ming-Chiang Chang, Sebastian Ament, Maximilian Amsler, Duncan R. Sutherland, Lan Zhou, John M. Gregoire, Carla P. Gomes, R. Bruce van Dover, Michael O. Thompson
• Abstract要約: 確率的XRD位相ラベリングのための効率的なアルゴリズムであるCrystalShiftを提案する。 我々は、CrystalShiftが頑健な確率を提供し、合成および実験データセットにおける既存の手法より優れていることを実証した。 効率的な位相マッピングに加えて、CrystalShiftは材料の構造パラメータに関する定量的な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.78180998995325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: X-ray diffraction (XRD) is an essential technique to determine a material's crystal structure in high-throughput experimentation, and has recently been incorporated in artificially intelligent agents in autonomous scientific discovery processes. However, rapid, automated and reliable analysis method of XRD data matching the incoming data rate remains a major challenge. To address these issues, we present CrystalShift, an efficient algorithm for probabilistic XRD phase labeling that employs symmetry-constrained pseudo-refinement optimization, best-first tree search, and Bayesian model comparison to estimate probabilities for phase combinations without requiring phase space information or training. We demonstrate that CrystalShift provides robust probability estimates, outperforming existing methods on synthetic and experimental datasets, and can be readily integrated into high-throughput experimental workflows. In addition to efficient phase-mapping, CrystalShift offers quantitative insights into materials' structural parameters, which facilitate both expert evaluation and AI-based modeling of the phase space, ultimately accelerating materials identification and discovery.
• Abstract（参考訳）: X線回折(X-ray diffraction、XRD)は、高スループット実験において材料の結晶構造を決定する重要な技術であり、最近、自律的な科学的発見プロセスにおいて、人工知能エージェントに組み込まれている。 しかし,XRDデータの高速かつ自動かつ信頼性の高い解析手法は依然として大きな課題である。 これらの問題に対処するため, 位相空間情報やトレーニングを必要とせず, 位相結合の確率を推定するために, 対称性制約付き擬分極最適化, 最優先木探索, ベイズモデルを用いた確率論的XRD位相ラベリングアルゴリズムCrystalShiftを提案する。 crystalshiftは、合成および実験データセットの既存の手法を上回って、堅牢な確率推定を提供し、高スループットな実験ワークフローに容易に統合できることを実証する。 効率的な位相マッピングに加えて、クリスタルシフトは材料の構造パラメータに関する定量的な洞察を提供し、専門家による位相空間の評価とaiベースのモデリングを促進し、最終的に材料の識別と発見を加速する。

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