Fugu-MT 論文翻訳(概要): Smart Data-Driven GRU Predictor for SnO$

論文の概要: Smart Data-Driven GRU Predictor for SnO$_2$ Thin films Characteristics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11782v2
Date: Sun, 29 Sep 2024 20:19:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-07 19:50:48.130352
Title: Smart Data-Driven GRU Predictor for SnO$_2$ Thin films Characteristics
Title（参考訳）: SnO$_2$薄膜特性のスマートデータ駆動型GRU予測器
Authors: Faiza Bouamra, Mohamed Sayah, Labib Sadek Terrissa, Noureddine Zerhouni,
Abstract要約: 多くの材料にとって、可用性と安全なアクセシビリティを保証することは、必ずしも容易であり、完全に保証されているとは限らない。 X線回折(X-ray diffraction)は、結晶性1d, 2d, 3d材料の構造特性からデータを収集する、よく知られた、広く使われているキャラクタリゼーション技術である。本稿では,スズ酸化物SnO$(110)の薄膜の構造特性や特性を予測するGated Recurrent UnitモデルのためのSmart GRUを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: In material physics, characterization techniques are foremost crucial for obtaining the materials data regarding the physical properties as well as structural, electronics, magnetic, optic, dielectric, and spectroscopic characteristics. However, for many materials, ensuring availability and safe accessibility is not always easy and fully warranted. Moreover, the use of modeling and simulation techniques need a lot of theoretical knowledge, in addition of being associated to costly computation time and a great complexity deal. Thus, analyzing materials with different techniques for multiple samples simultaneously, still be very challenging for engineers and researchers. It is worth noting that although of being very risky, X-ray diffraction is the well known and widely used characterization technique which gathers data from structural properties of crystalline 1d, 2d or 3d materials. We propose in this paper, a Smart GRU for Gated Recurrent Unit model to forcast structural characteristics or properties of thin films of tin oxide SnO$_2$(110). Indeed, thin films samples are elaborated and managed experimentally and the collected data dictionary is then used to generate an AI -- Artificial Intelligence -- GRU model for the thin films of tin oxide SnO$_2$(110) structural property characterization.
Abstract（参考訳）: 材料物理学では、物性、構造、エレクトロニクス、磁気、光学、誘電体、分光特性に関する材料データを取得するために、キャラクタリゼーション技術が最も重要である。しかし、多くの材料にとって、可用性と安全なアクセシビリティを確保することは必ずしも容易ではなく、完全に保証されているわけではない。さらに、モデリングとシミュレーション技術の使用には、コストのかかる計算時間と大きな複雑さを伴うことに加えて、多くの理論的知識が必要である。したがって、複数のサンプルを同時に分析する異なる手法で材料を分析することは、技術者や研究者にとって非常に困難である。非常に危険であるにもかかわらず、X線回折は結晶性1d, 2d, 3d材料の構造特性からデータを収集する、よく知られ、広く使われているキャラクタリゼーション技術である。本稿では, 酸化スズSnO$_2$(110) 薄膜の構造特性や特性を予測するための Gated Recurrent Unit モデルのためのスマート GRU を提案する。実際、薄膜サンプルは実験的に精巧に管理され、収集されたデータ辞書は、スズ酸化物SnO$_2$(110)構造特性のキャラクタリゼーションのためのAI-人工知能-GRUモデルを生成するために使用される。

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