論文の概要: Multi-modal Machine Learning Analysis of X-ray Absorption Near-Edge Spectra and Pair Distribution Functions: Performance and Interpretability towards Experimental Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17467v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 22:49:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:54:44.245488
• Title: Multi-modal Machine Learning Analysis of X-ray Absorption Near-Edge Spectra and Pair Distribution Functions: Performance and Interpretability towards Experimental Design
• Title（参考訳）: X線吸収近傍スペクトルとペア分布関数のマルチモーダル機械学習解析:実験設計における性能と解釈可能性
• Authors: Tanaporn Na Narong, Zoe N. Zachko, Steven B. Torrisi, Simon J. L. Billinge,
• Abstract要約: 我々はX線吸収近接スペクトル(XANES)と原子対分布関数(PDF)からの情報を組み合わせて、遷移金属酸化物の局所構造と化学情報を取り出す。 具体的には, XANES, PDF, およびこれらを併用したランダム森林モデルを用いて, 遷移金属陽イオンの電荷(酸化)状態, 配位数, 平均近傍結合長の抽出を行った。 XANESのみのモデルは全てのタスクにおいてPDFのみのモデルよりも優れており、XANESからの情報は2つの入力が組み合わされたときに支配されることが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We used off-the-shelf interpretable ML techniques to combine information from multiple heterogeneous spectra: X-ray absorption near-edge spectra (XANES) and atomic pair distribution functions (PDFs), to extract information about local structure and chemistry of transition metal oxides. This approach enabled us to analyze the relative contributions of the different spectra to different prediction tasks. Specifically, we trained random forest models on XANES, PDF, and both of them combined, to extract charge (oxidation) state, coordination number, and mean nearest-neighbor bond length of transition metal cations in oxides. We find that XANES-only models tend to outperform the PDF-only models for all the tasks, and information from XANES often dominated when the two inputs were combined. This was even true for structural tasks where we might expect PDF to dominate. However, the performance gap closes when we used species-specific differential PDFs (dPDFs) as the inputs instead of total PDFs. Our results highlight that XANES contains rich structural information and may be further developed as a structural probe. Our interpretable, multimodal approach is quick and easy to implement when suitable structural and spectroscopic databases are available. This approach provides valuable insights into the relative strengths of different modalities for a practical scientific goal, guiding researchers in their experiment design tasks such as deciding when it is useful to combine complementary techniques in a scientific investigation.
• Abstract（参考訳）: X線吸収近縁スペクトル (XANES) と原子対分布関数 (PDFs) という異種スペクトルの情報を組み合わせて, 遷移金属酸化物の局所構造と化学情報を取り出す。 このアプローチにより、異なるスペクトルの相対的寄与を異なる予測タスクに分析することができる。 具体的には, XANES, PDF, およびこれらを併用したランダム森林モデルを用いて, 遷移金属陽イオンの電荷(酸化)状態, 配位数, 平均近傍結合長の抽出を行った。 XANES のみのモデルは全てのタスクにおいて PDF のみのモデルよりも優れており、XANES からの情報は2つの入力が組み合わされたときに支配されることが多い。 これはPDFが支配的な構造的なタスクにも当てはまりました。 しかし, 種別差分PDF(dPDF)を全PDFではなく入力として用いると, 性能差は閉じる。 以上の結果から,XANESには豊富な構造情報が含まれており,構造プローブとしてさらに発展する可能性が示唆された。 我々の解釈可能なマルチモーダルなアプローチは、適切な構造的および分光的データベースが利用可能であれば、迅速に実装できる。 このアプローチは、科学的目的のために異なるモダリティの相対的な強度に関する貴重な洞察を与え、科学的研究において補完的なテクニックを組み合わせるのがいつ有用かを決めるなど、実験設計タスクにおいて研究者を導く。

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