論文の概要: opXRD: Open Experimental Powder X-ray Diffraction Database

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05577v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 07:35:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 11:38:35.220260
• Title: opXRD: Open Experimental Powder X-ray Diffraction Database
• Title（参考訳）: opXRD: 実験用粉末X線回折データベース
• Authors: Daniel Hollarek, Henrik Schopmans, Jona Östreicher, Jonas Teufel, Bin Cao, Adie Alwen, Simon Schweidler, Mriganka Singh, Tim Kodalle, Hanlin Hu, Gregoire Heymans, Maged Abdelsamie, Arthur Hardiagon, Alexander Wieczorek, Siarhei Zhuk, Ruth Schwaiger, Sebastian Siol, François-Xavier Coudert, Moritz Wolf, Carolin M. Sutter-Fella, Ben Breitung, Andrea M. Hodge, Tong-yi Zhang, Pascal Friederich,
• Abstract要約: 粉末X線回折(pXRD)実験は材料構造解析の基盤となる。 機械学習は、自動的に粉末回折分析を行うことで、このボトルネックを解決することを約束する。 我々は,ラベル付きおよびラベルなし実験粉体回折図の公開とアクセスが容易なデータセットを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.71161975939748
• License:
• Abstract: Powder X-ray diffraction (pXRD) experiments are a cornerstone for materials structure characterization. Despite their widespread application, analyzing pXRD diffractograms still presents a significant challenge to automation and a bottleneck in high-throughput discovery in self-driving labs. Machine learning promises to resolve this bottleneck by enabling automated powder diffraction analysis. A notable difficulty in applying machine learning to this domain is the lack of sufficiently sized experimental datasets, which has constrained researchers to train primarily on simulated data. However, models trained on simulated pXRD patterns showed limited generalization to experimental patterns, particularly for low-quality experimental patterns with high noise levels and elevated backgrounds. With the Open Experimental Powder X-Ray Diffraction Database (opXRD), we provide an openly available and easily accessible dataset of labeled and unlabeled experimental powder diffractograms. Labeled opXRD data can be used to evaluate the performance of models on experimental data and unlabeled opXRD data can help improve the performance of models on experimental data, e.g. through transfer learning methods. We collected 92552 diffractograms, 2179 of them labeled, from a wide spectrum of materials classes. We hope this ongoing effort can guide machine learning research toward fully automated analysis of pXRD data and thus enable future self-driving materials labs.
• Abstract（参考訳）: 粉末X線回折(pXRD)実験は材料構造解析の基盤となる。 広く応用されているにもかかわらず、pXRDのディフラクトグラムを解析することは、自動化と、自動運転ラボにおけるハイスループットな発見のボトルネックに対する重要な課題である。 機械学習は、自動的に粉末回折分析を行うことで、このボトルネックを解決することを約束する。 この領域に機械学習を適用する上で顕著な困難は、十分なサイズの実験データセットがないことである。 しかし, 模擬pXRDパターンを学習したモデルでは, 実験パターンへの限定的な一般化が見られた。 Open Experimental Powder X-Ray Diffraction Database (opXRD) を用いて, ラベル付きおよびラベルなし実験粉末回折図の公開データセットを提供する。 ラベル付きopXRDデータを用いて実験データ上でのモデルの性能を評価することができ、ラベルなしopXRDデータは、例えば転送学習手法を通じて実験データ上でのモデルの性能を向上させるのに役立つ。 92552 diffractograms, 2179 を多種多様な材料群から収集した。 この継続的な取り組みは、機械学習研究をpXRDデータの完全自動分析へと導くことができ、将来の自動運転材料研究所を可能にすることを願っている。

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