論文の概要: Unraveling the Impact of Initial Choices and In-Loop Interventions on Learning Dynamics in Autonomous Scanning Probe Microscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00071v2
- Date: Fri, 12 Apr 2024 09:28:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-15 19:16:06.750051
- Title: Unraveling the Impact of Initial Choices and In-Loop Interventions on Learning Dynamics in Autonomous Scanning Probe Microscopy
- Title（参考訳）: 自律走査型プローブ顕微鏡における初期選択と初期介入が学習ダイナミクスに及ぼす影響について
- Authors: Boris N. Slautin, Yongtao Liu, Hiroshi Funakubo, Sergei V. Kalinin,
- Abstract要約: 自律実験(AE)の現在の焦点は、AEを効果的に実施するための堅牢な開発にある。
本稿では,初期実験条件とループ内介入がディープラーニング(DKL)の学習力学に及ぼす影響について分析する。
本稿では,DKLの材料特性予測における「シード効果」と「インループシード介入」の影響について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8070353314073375
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The current focus in Autonomous Experimentation (AE) is on developing robust workflows to conduct the AE effectively. This entails the need for well-defined approaches to guide the AE process, including strategies for hyperparameter tuning and high-level human interventions within the workflow loop. This paper presents a comprehensive analysis of the influence of initial experimental conditions and in-loop interventions on the learning dynamics of Deep Kernel Learning (DKL) within the realm of AE in Scanning Probe Microscopy. We explore the concept of 'seed effect', where the initial experiment setup has a substantial impact on the subsequent learning trajectory. Additionally, we introduce an approach of the seed point interventions in AE allowing the operator to influence the exploration process. Using a dataset from Piezoresponse Force Microscopy (PFM) on PbTiO3 thin films, we illustrate the impact of the 'seed effect' and in-loop seed interventions on the effectiveness of DKL in predicting material properties. The study highlights the importance of initial choices and adaptive interventions in optimizing learning rates and enhancing the efficiency of automated material characterization. This work offers valuable insights into designing more robust and effective AE workflows in microscopy with potential applications across various characterization techniques. The analysis code that supports the funding is publicly available at https://github.com/Slautin/2024_Seed_effect_DKL_BO.
- Abstract（参考訳）: 自律実験(AE)の現在の焦点は、AEを効果的に実行する堅牢なワークフローの開発にある。
これには、ハイパーパラメータチューニングの戦略やワークフローループ内の高レベルな人間の介入など、AEプロセスをガイドするための明確に定義されたアプローチの必要性が伴います。
本稿では、走査型プローブ顕微鏡におけるAE領域におけるDeep Kernel Learning(DKL)の学習ダイナミクスに対する初期実験条件とループ内介入の影響を包括的に分析する。
本研究では,最初の実験装置がその後の学習軌跡に大きな影響を与える「シードエフェクト」の概念を探求する。
さらに,AEにおけるシードポイント介入のアプローチを導入し,オペレーターが探索プロセスに影響を及ぼすようにした。
PbTiO3薄膜上のPiezoresponse Force Microscopy (PFM) のデータセットを用いて、DKLの材料特性予測における「シード効果」と「インループシード介入」の影響について述べる。
本研究は,学習率の最適化と自動材料評価の効率化における初期選択と適応的介入の重要性を強調した。
この研究は、顕微鏡でより堅牢で効果的なAEワークフローを設計し、様々なキャラクタリゼーション技術にまたがる潜在的な応用について、貴重な洞察を提供する。
この資金調達をサポートする分析コードはhttps://github.com/Slautin/2024_Seed_effect_DKL_BOで公開されている。
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