論文の概要: Cross-Modal Characterization of Thin Film MoS$_2$ Using Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24065v1
• Date: Thu, 29 May 2025 23:18:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.698879
• Title: Cross-Modal Characterization of Thin Film MoS$_2$ Using Generative Models
• Title（参考訳）: 生成モデルを用いたMoS$_2$薄膜のクロスモーダルキャラクタリゼーション
• Authors: Isaiah A. Moses, Chen Chen, Joan M. Redwing, Wesley F. Reinhart,
• Abstract要約: 機械学習は、材料の成長とキャラクタリゼーションに対して、スピードと効率をガイドし、提供することができる。 本研究では,顕微鏡計測から定量的な測定値の投影の可能性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.470566170862975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growth and characterization of materials using empirical optimization typically requires a significant amount of expert time, experience, and resources. Several complementary characterization methods are routinely performed to determine the quality and properties of a grown sample. Machine learning (ML) can support the conventional approaches by using historical data to guide and provide speed and efficiency to the growth and characterization of materials. Specifically, ML can provide quantitative information from characterization data that is typically obtained from a different modality. In this study, we have investigated the feasibility of projecting the quantitative metric from microscopy measurements, such as atomic force microscopy (AFM), using data obtained from spectroscopy measurements, like Raman spectroscopy. Generative models were also trained to generate the full and specific features of the Raman and photoluminescence spectra from each other and the AFM images of the thin film MoS$_2$. The results are promising and have provided a foundational guide for the use of ML for the cross-modal characterization of materials for their accelerated, efficient, and cost-effective discovery.
• Abstract（参考訳）: 経験的最適化を用いた材料の成長と特性評価は、通常、かなりの量の専門家時間、経験、資源を必要とする。 培養試料の品質と性質を決定するために, 種々の相補的特性評価法が日常的に実施されている。 機械学習(ML)は、過去のデータを用いて、材料の成長と特徴付けのスピードと効率をガイドし、提供することで、従来の手法をサポートすることができる。 具体的には、MLは典型的に異なるモダリティから得られる特徴データから定量的な情報を提供することができる。 本研究では, 原子間力顕微鏡(AFM)などの顕微鏡計測から, ラマン分光法などの分光測定から得られたデータを用いて, 定量測定値の投影の可能性を検討した。 また,ラマンスペクトルとフォトルミネッセンススペクトルの完全な特徴と,薄膜MoS$_2$のAFM像を生成するために,生成モデルを訓練した。 結果は有望であり、加速され、効率的で、コスト効率のよい発見のための材料を横断的評価するためにMLを使用するための基礎的なガイドを提供する。

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