論文の概要: Interpretable Multimodal Machine Learning Analysis of X-ray Absorption Near-Edge Spectra and Pair Distribution Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17467v2
• Date: Thu, 20 Feb 2025 22:39:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 17:21:07.604143
• Title: Interpretable Multimodal Machine Learning Analysis of X-ray Absorption Near-Edge Spectra and Pair Distribution Functions
• Title（参考訳）: X線吸収近縁スペクトルとペア分布関数の解釈可能なマルチモーダル機械学習解析
• Authors: Tanaporn Na Narong, Zoe N. Zachko, Steven B. Torrisi, Simon J. L. Billinge,
• Abstract要約: X線近縁スペクトル (XANES) と原子対分布関数 (PDFs) を組み合わせて, 遷移金属カチオンの局所構造と化学的環境を抽出する。 XANESのみのモデルは概してPDFのみのモデルよりも優れており、構造的なタスクでも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We used interpretable machine learning to combine information from multiple heterogeneous spectra: X-ray absorption near-edge spectra (XANES) and atomic pair distribution functions (PDFs) to extract local structural and chemical environments of transition metal cations in oxides. Random forest models were trained on simulated XANES, PDF, and both combined to extract oxidation state, coordination number, and mean nearest-neighbor bond length. XANES-only models generally outperformed PDF-only models, even for structural tasks, although using the metal's differential PDFs (dPDFs) instead of total PDFs narrowed this gap. When combined with PDFs, information from XANES often dominates the prediction. Our results demonstrate that XANES contain rich structural information and highlight the utility of species-specificity. This interpretable, multimodal approach is quick to implement with suitable databases and offers valuable insights into the relative strengths of different modalities, guiding researchers in experiment design and identifying when combining complementary techniques adds meaningful information to 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) を組み合わせて, 遷移金属カチオンの局所構造と化学的環境を抽出した。 XANES, PDF, および両者を併用し, 酸化状態, 配位数, 平均近傍結合長を推定した。 XANESのみのモデルは概してPDFのみのモデルよりも優れていたが、金属の差分PDF(dPDF)を使用することで差は狭まった。 PDFと組み合わせると、XANESからの情報が予測を支配していることが多い。 以上の結果から,XANESには豊富な構造情報が含まれており,種特異性の有用性が注目されている。 この解釈可能なマルチモーダルアプローチは、適切なデータベースですばやく実装でき、異なるモダリティの相対的な強さに関する貴重な洞察を提供する。

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