論文の概要: Integration of Scanning Probe Microscope with High-Performance Computing: fixed-policy and reward-driven workflows implementation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12300v1
• Date: Mon, 20 May 2024 18:08:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-22 17:43:12.941510
• Title: Integration of Scanning Probe Microscope with High-Performance Computing: fixed-policy and reward-driven workflows implementation
• Title（参考訳）: 走査プローブ顕微鏡と高性能コンピューティングの統合:固定政治と報酬駆動ワークフローの実装
• Authors: Yu Liu, Utkarsh Pratiush, Jason Bemis, Roger Proksch, Reece Emery, Philip D. Rack, Yu-Chen Liu, Jan-Chi Yang, Stanislav Udovenko, Susan Trolier-McKinstry, Sergei V. Kalinin,
• Abstract要約: ローカルコンピュータまたはリモート高性能コンピュータから走査顕微鏡を制御できるPythonインタフェースライブラリを構築した。 私たちの研究は、ルーチン操作と機械学習による自律的な科学的発見の両方のために、自動化顕微鏡を構築するための完全なインフラストラクチャを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.595863595869587
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rapid development of computation power and machine learning algorithms has paved the way for automating scientific discovery with a scanning probe microscope (SPM). The key elements towards operationalization of automated SPM are the interface to enable SPM control from Python codes, availability of high computing power, and development of workflows for scientific discovery. Here we build a Python interface library that enables controlling an SPM from either a local computer or a remote high-performance computer (HPC), which satisfies the high computation power need of machine learning algorithms in autonomous workflows. We further introduce a general platform to abstract the operations of SPM in scientific discovery into fixed-policy or reward-driven workflows. Our work provides a full infrastructure to build automated SPM workflows for both routine operations and autonomous scientific discovery with machine learning.
• Abstract（参考訳）: 計算能力と機械学習アルゴリズムの急速な発展は、走査型プローブ顕微鏡(SPM)による科学的発見の自動化の道を開いた。 自動化されたSPMの運用に向けた重要な要素は、PythonコードからのSPM制御を可能にするインターフェース、高いコンピューティングパワーの可用性、科学的発見のためのワークフローの開発である。 ここでは、ローカルコンピュータまたはリモート高性能コンピュータ(HPC)からSPMを制御することができるPythonインターフェースライブラリを構築し、自律ワークフローにおける機械学習アルゴリズムの計算能力の向上を満足する。 さらに、科学的な発見におけるSPMの操作を固定政治や報酬駆動のワークフローに抽象化するための一般的なプラットフォームも導入する。 私たちの作業は、ルーチン操作と機械学習による自律的な科学的発見の両方のために、自動化されたSPMワークフローを構築するための完全なインフラストラクチャを提供します。

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