論文の概要: A new framework for X-ray absorption spectroscopy data analysis based on machine learning: XASDAML
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16665v1
- Date: Sun, 23 Feb 2025 17:50:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-25 15:52:02.986931
- Title: A new framework for X-ray absorption spectroscopy data analysis based on machine learning: XASDAML
- Title（参考訳）: 機械学習に基づくX線吸収分光分析のための新しいフレームワーク:XASDAML
- Authors: Xue Han, Haodong Yao, Fei Zhan, Xueqi Song, Junfang Zhao, Haifeng Zhao,
- Abstract要約: XASDAMLは、データ処理ワークフロー全体を統合したフレキシブルな機械学習ベースのフレームワークである。
包括的統計分析をサポートし、主成分分析やクラスタリングなどの手法を活用する。
XASDAMLの汎用性と有効性は、銅のデータセットに適用することで実証される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.26781102547109
- License:
- Abstract: X-ray absorption spectroscopy (XAS) is a powerful technique to probe the electronic and structural properties of materials. With the rapid growth in both the volume and complexity of XAS datasets driven by advancements in synchrotron radiation facilities, there is an increasing demand for advanced computational tools capable of efficiently analyzing large-scale data. To address these needs, we introduce XASDAML,a flexible, machine learning based framework that integrates the entire data-processing workflow-including dataset construction for spectra and structural descriptors, data filtering, ML modeling, prediction, and model evaluation-into a unified platform. Additionally, it supports comprehensive statistical analysis, leveraging methods such as principal component analysis and clustering to reveal potential patterns and relationships within large datasets. Each module operates independently, allowing users to modify or upgrade modules in response to evolving research needs or technological advances. Moreover, the platform provides a user-friendly interface via Jupyter Notebook, making it accessible to researchers at varying levels of expertise. The versatility and effectiveness of XASDAML are exemplified by its application to a copper dataset, where it efficiently manages large and complex data, supports both supervised and unsupervised machine learning models, provides comprehensive statistics for structural descriptors, generates spectral plots, and accurately predicts coordination numbers and bond lengths. Furthermore, the platform streamlining the integration of XAS with machine learning and lowering the barriers to entry for new users.
- Abstract（参考訳）: X線吸収分光法(XAS)は、材料の電子的および構造的性質を探査する強力な技術である。
放射光施設の高度化に伴うXASデータセットのボリュームと複雑さの急激な増加に伴い、大規模データを効率的に分析できる高度な計算ツールの需要が高まっている。
これらのニーズに対処するため、XASDAMLというフレキシブルな機械学習ベースのフレームワークを導入し、スペクトルと構造記述子のためのデータセット構築、データフィルタリング、MLモデリング、予測、モデル評価を統一プラットフォームに組み込む。
さらに、主成分分析やクラスタリングといった手法を活用して、大規模なデータセット内の潜在的なパターンや関係を明らかにする、包括的な統計分析もサポートする。
各モジュールは独立して動作し、ユーザーは研究ニーズや技術進歩に応じてモジュールを変更またはアップグレードすることができる。
さらに、プラットフォームはJupyter Notebookを通じてユーザフレンドリーなインターフェースを提供しており、さまざまなレベルの専門知識を持つ研究者が利用できる。
XASDAMLの汎用性と有効性は、銅データセットへの適用によって実証され、大規模で複雑なデータを効率的に管理し、教師付き機械学習モデルと教師なし機械学習モデルの両方をサポートし、構造記述子に関する包括的な統計を提供し、スペクトルプロットを生成し、調整数と結合長を正確に予測する。
さらに、XASと機械学習の統合を合理化して、新規ユーザの参入障壁を低くするプラットフォームもある。
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