論文の概要: Image-Guided Microstructure Optimization using Diffusion Models: Validated with Li-Mn-rich Cathode Precursors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07906v1
• Date: Mon, 12 May 2025 11:42:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.276285
• Title: Image-Guided Microstructure Optimization using Diffusion Models: Validated with Li-Mn-rich Cathode Precursors
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた画像誘導構造最適化:Li-Mn-rich Cathode Precursorsによる検証
• Authors: Geunho Choi, Changhwan Lee, Jieun Kim, Insoo Ye, Keeyoung Jung, Inchul Park,
• Abstract要約: 画像中心のクローズドループフレームワークを導入し、マイクロ構造形態を制御可能な目標とする。 この研究は、リチウムイオン電池陰極前駆体合成の予測設計と最適化のための統合されたAI駆動フレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8599916056745922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Microstructure often dictates materials performance, yet it is rarely treated as an explicit design variable because microstructure is hard to quantify, predict, and optimize. Here, we introduce an image centric, closed-loop framework that makes microstructural morphology into a controllable objective and demonstrate its use case with Li- and Mn-rich layered oxide cathode precursors. This work presents an integrated, AI driven framework for the predictive design and optimization of lithium-ion battery cathode precursor synthesis. This framework integrates a diffusion-based image generation model, a quantitative image analysis pipeline, and a particle swarm optimization (PSO) algorithm. By extracting key morphological descriptors such as texture, sphericity, and median particle size (D50) from SEM images, the platform accurately predicts SEM like morphologies resulting from specific coprecipitation conditions, including reaction time-, solution concentration-, and pH-dependent structural changes. Optimization then pinpoints synthesis parameters that yield user defined target morphologies, as experimentally validated by the close agreement between predicted and synthesized structures. This framework offers a practical strategy for data driven materials design, enabling both forward prediction and inverse design of synthesis conditions and paving the way toward autonomous, image guided microstructure engineering.
• Abstract（参考訳）: ミクロ構造はしばしば材料の性能を規定するが、ミクロ構造は定量化、予測、最適化が難しいため、明示的な設計変数として扱われることは滅多にない。 本稿では, マイクロ構造形態を制御可能な対象とする画像中心クローズドループフレームワークを導入し, その利用例をLi-およびMn-リッチ層状酸化物陰極前駆体で示す。 この研究は、リチウムイオン電池陰極前駆体合成の予測設計と最適化のための統合されたAI駆動フレームワークを提供する。 このフレームワークは拡散に基づく画像生成モデル、定量的画像解析パイプライン、粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを統合する。 SEM画像からテクスチャ、球状度、中央粒径(D50)などのキーモルフォロジー記述子を抽出することにより、反応時間、溶液濃度、pH依存構造変化を含む特定の共沈条件によるSEM様の形態を正確に予測する。 最適化は、予測された構造と合成された構造の間の密接な一致によって実験的に検証されるように、ユーザが定義したターゲットモルフォロジーをもたらす合成パラメータをピンポイントする。 このフレームワークは、データ駆動材料設計のための実用的な戦略を提供し、合成条件の前方予測と逆設計の両方を可能にし、自律的なイメージガイドされた微細構造工学への道を歩むことができる。

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