論文の概要: A Foundation Model for Non-Destructive Defect Identification from Vibrational Spectra
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00725v1
- Date: Sat, 31 May 2025 21:51:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-05 01:42:09.212558
- Title: A Foundation Model for Non-Destructive Defect Identification from Vibrational Spectra
- Title（参考訳）: 振動スペクトルからの非破壊欠陥同定のための基礎モデル
- Authors: Mouyang Cheng, Chu-Liang Fu, Bowen Yu, Eunbi Rha, Abhijatmedhi Chotrattanapituk, Douglas L Abernathy, Yongqiang Cheng, Mingda Li,
- Abstract要約: DefectNetは、置換点欠陥の化学的アイデンティティと濃度を予測する基礎的な機械学習モデルである。
最大6つの異なる欠陥要素を0.2%から25%の濃度で同定することができる。
本研究は, バルク材料中の点欠陥定量化のための非破壊プローブとして振動分光法を確立した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.956657736649929
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Defects are ubiquitous in solids and strongly influence materials' mechanical and functional properties. However, non-destructive characterization and quantification of defects, especially when multiple types coexist, remain a long-standing challenge. Here we introduce DefectNet, a foundation machine learning model that predicts the chemical identity and concentration of substitutional point defects with multiple coexisting elements directly from vibrational spectra, specifically phonon density-of-states (PDoS). Trained on over 16,000 simulated spectra from 2,000 semiconductors, DefectNet employs a tailored attention mechanism to identify up to six distinct defect elements at concentrations ranging from 0.2% to 25%. The model generalizes well to unseen crystals across 56 elements and can be fine-tuned on experimental data. Validation using inelastic scattering measurements of SiGe alloys and MgB$_2$ superconductor demonstrates its accuracy and transferability. Our work establishes vibrational spectroscopy as a viable, non-destructive probe for point defect quantification in bulk materials, and highlights the promise of foundation models in data-driven defect engineering.
- Abstract（参考訳）: 欠陥は固体中でユビキタスであり、材料の機械的および機能的特性に強く影響を及ぼす。
しかし、欠陥の非破壊的特徴と定量化、特に複数の型が共存する場合は、長年にわたる課題である。
ここでは、振動スペクトル、特にフォノン密度-状態(PDoS)から直接、複数の共存要素を持つ置換点欠陥の化学的同定と濃度を予測する基礎的機械学習モデルであるDefectNetを紹介する。
2,000個の半導体からの16,000以上の模擬スペクトルに基づいてトレーニングされたDefectNetは、0.2%から25%の濃度で最大6つの異なる欠陥要素を特定するために、調整された注意機構を使用している。
このモデルは56個の元素にまたがる目に見えない結晶によく一般化し、実験データに基づいて微調整することができる。
SiGe合金とMgB$_2$超伝導体の非弾性散乱測定による検証は、その精度と転写性を示す。
本研究は, バルク材料中の点欠陥定量化のための, 有効で非破壊的なプローブとして振動分光を確立し, データ駆動型欠陥工学の基礎モデルの可能性を強調した。
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