論文の概要: Prediction of synthesis parameters for N, Si, Ge and Sn diamond vacancy centers using machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02808v1
- Date: Thu, 03 Jul 2025 17:16:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-04 15:37:16.683875
- Title: Prediction of synthesis parameters for N, Si, Ge and Sn diamond vacancy centers using machine learning
- Title（参考訳）: 機械学習によるN, Si, Ge, Snダイヤモンド空孔の合成パラメータの予測
- Authors: Zhi Jiang, Marco Peres, Carlo Bradac, Gil Gonçalves,
- Abstract要約: ダイヤモンドとダイヤモンドのカラーセンターは、量子情報と計算、光学、フォトニクス、バイオセンシングにおける固体技術の主要なハードウェア候補である。
ここでは,N-,Si-,Ge-,Sn-空孔色中心の合成のための主要なダイヤモンド合成法とそのパラメータのレビューとメタ分析を行う。
次に、データベースを使用して、2つの機械学習アルゴリズムをトレーニングし、特定の特性を持つダイヤモンド材料の製造に関する堅牢な予測を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diamond and diamond color centers have become prime hardware candidates for solid state-based technologies in quantum information and computing, optics, photonics and (bio)sensing. The synthesis of diamond materials with specific characteristics and the precise control of the hosted color centers is thus essential to meet the demands of advanced applications. Yet, challenges remain in improving the concentration, uniform distribution and quality of these centers. Here we perform a review and meta-analysis of some of the main diamond synthesis methods and their parameters for the synthesis of N-, Si-, Ge- and Sn-vacancy color-centers, including worldwide trends in fabrication techniques and processes. We extract quantitative data from over 60 experimental papers and organize it in a large database (170 data sets and 1692 entries). We then use the database to train two machine learning algorithms to make robust predictions about the fabrication of diamond materials with specific properties from careful combinations of synthesis parameters. We use traditional statistical indicators to benchmark the performance of the algorithms and show that they are powerful and resource-efficient tools for researchers and material scientists working with diamond color centers and their applications.
- Abstract（参考訳）: ダイヤモンドとダイヤモンドのカラーセンターは、量子情報と計算、光学、フォトニクス、バイオセンシングにおける固体ベースの技術の主要なハードウェア候補となっている。
ダイヤモンド材料を特定の特性で合成し、ホストされた色中心を正確に制御することは、先進的な応用の要求を満たすために不可欠である。
しかし、これらのセンターの集中度、均一な分布、品質の改善には依然として課題が残っている。
ここでは,N-,Si-,Ge-,Sn-空孔色中心の合成における主要なダイヤモンド合成法とそのパラメータのレビューとメタ分析を行う。
我々は60以上の実験論文から定量データを抽出し,それを大規模データベース(170データセットと1692エントリ)に整理する。
次に、このデータベースを用いて、2つの機械学習アルゴリズムを訓練し、合成パラメータの注意深い組み合わせから、ダイヤモンド材料の製造に関する堅牢な予測を行う。
従来の統計指標を用いてアルゴリズムのパフォーマンスをベンチマークし、ダイヤモンドの色中心とその応用を扱う研究者や材料科学者にとって、それらが強力で資源効率のよいツールであることを示す。
関連論文リスト
- Beyond Atomic Geometry Representations in Materials Science: A Human-in-the-Loop Multimodal Framework [2.172419551358714]
MultiCrystalSpectrumSet(MCS-Set)は、原子構造と2Dプロジェクションと構造化テキストアノテーションを統合することで、材料データセットを拡張するキュレートされたフレームワークである。
MCS-Setは,(1)マルチモーダル特性と要約予測,(2)部分クラスタ管理による制約結晶生成の2つの重要なタスクを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-30T23:18:42Z) - Zero-shot Autonomous Microscopy for Scalable and Intelligent Characterization of 2D Materials [41.856704526703595]
従来、原子スケールの材料の特徴付けには、数ヶ月から数年の専門的な訓練を必要とする。
このボトルネックは、大規模なトレーニングデータセットを必要とせずに研究目的を理解できる完全自律的な実験システムへの需要を加速させる。
本稿では,2次元材料の完全自律的ゼロショットキャラクタリゼーションを実現するため,基礎モデルを統合するエンドツーエンドフレームワークであるATOMICを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-14T14:49:45Z) - Automatic Input Feature Relevance via Spectral Neural Networks [0.9236074230806581]
機械学習の実践では、より効率的な数値処理のためのコンパクトデータセットを得るために、関連する入力特徴を特定するのが有用であることが多い。
本稿では,ディープニューラルネットワークにおける入力成分の相対的重要性を推定する新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-03T10:39:12Z) - AI-Guided Feature Segmentation Techniques to Model Features from Single Crystal Diamond Growth [7.708823384783919]
ダイヤモンド, ポケットホルダー, 背景などの幾何学的特徴の正確な画素マスクを, 形状と大きさに基づく微分特徴とともに分離し, 分類するための, 深層学習によるセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス手法を提案する。
DeeplabV3plusアーキテクチャに基づく当社のトップパフォーマンスモデルは、ポケットホルダーの96.31%、ダイヤモンドトップの98.60%、ダイヤモンドサイドの特徴の91.64%という、興味のある特徴の分類において顕著な精度を実現しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-10T19:16:08Z) - ChemMiner: A Large Language Model Agent System for Chemical Literature Data Mining [56.15126714863963]
ChemMinerは、文学から化学データを抽出するエンドツーエンドのフレームワークである。
ChemMinerには、コア参照マッピングのためのテキスト分析エージェント、非テキスト情報抽出のためのマルチモーダルエージェント、データ生成のための合成分析エージェントの3つの特殊エージェントが組み込まれている。
実験の結果,ヒト化学者に匹敵する反応同定率を示すとともに,高い精度,リコール,F1スコアで処理時間を著しく短縮した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-20T13:21:46Z) - On Synthetic Data for Back Translation [66.6342561585953]
逆翻訳(BT)はNTT研究分野において最も重要な技術の一つである。
バックトランスレーションNMTの性能を制御する合成データには,品質と重要性の2つの重要な要素を同定する。
そこで本研究では,BTの性能向上のために,両因子のトレードオフを改善するため,合成データを生成するための簡易かつ効果的な手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-20T17:24:12Z) - Deep learning extraction of band structure parameters from density of
states: a case study on trilayer graphene [45.61296767255256]
包括的定量的理論の鍵となる要件は、材料のバンド構造パラメータの正確な決定である。
本稿では、ディープニューラルネットワークを用いた実験データからバンド構造パラメータを導出する一般的なフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-12T15:24:42Z) - Delving into High-Quality Synthetic Face Occlusion Segmentation Datasets [83.749895930242]
そこで本研究では,高品質な自然主義的合成隠蔽顔を製造するための2つの手法を提案する。
両手法の有効性とロバスト性を実証的に示す。
我々は,RealOccとRealOcc-Wildという,微細なアノテーションを付加した高精細な実世界の顔データセットを2つ提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-12T17:03:57Z) - Unsupervised Machine Learning for Exploratory Data Analysis of Exoplanet
Transmission Spectra [68.8204255655161]
我々は、通過する太陽系外惑星のスペクトルデータを解析するための教師なし手法に焦点をあてる。
スペクトルデータには、適切な低次元表現を要求する高い相関関係があることが示される。
主成分に基づく興味深い構造、すなわち、異なる化学状態に対応する明確に定義された分岐を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-07T22:26:33Z) - Human-in-the-Loop Disinformation Detection: Stance, Sentiment, or
Something Else? [93.91375268580806]
政治とパンデミックは、機械学習対応の偽ニュース検出アルゴリズムの開発に十分な動機を与えている。
既存の文献は、主に完全自動化されたケースに焦点を当てているが、その結果得られた技術は、軍事応用に必要な様々なトピック、ソース、時間スケールに関する偽情報を確実に検出することはできない。
既に利用可能なアナリストを人間のループとして活用することにより、感情分析、アスペクトベースの感情分析、姿勢検出といった標準的な機械学習技術は、部分的に自動化された偽情報検出システムに使用するためのもっとも有効な方法となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-09T13:30:34Z) - Materials Fingerprinting Classification [2.0236506875465863]
原子プローブトモグラフィ(APT)はノイズとスパースデータセットを生成する。
材料指紋加工プロセスの適用は、前例のない構造情報を抽出することができる手段を提供する。
指紋の識別に成功することは、よりニュアンスのある情報を引き出すアルゴリズムの開発における重要な第一歩です。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-14T20:32:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。