論文の概要: Dara: Automated multiple-hypothesis phase identification and refinement from powder X-ray diffraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19667v1
• Date: Wed, 22 Oct 2025 15:13:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:15.944527
• Title: Dara: Automated multiple-hypothesis phase identification and refinement from powder X-ray diffraction
• Title（参考訳）: Dara:粉末X線回折による多相合成位相の自動同定と精製
• Abstract要約: Daraは粉末XRDデータから複数の位相の堅牢な識別と精錬を自動化するために設計されたフレームワークである。 主な特徴は、構造データベースフィルタリング、木の拡大中の等構造相の自動クラスタリング、ピークマッチングに基づくスコアリング、改良のための有望な相を特定することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7076607398164705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Powder X-ray diffraction (XRD) is a foundational technique for characterizing crystalline materials. However, the reliable interpretation of XRD patterns, particularly in multiphase systems, remains a manual and expertise-demanding task. As a characterization method that only provides structural information, multiple reference phases can often be fit to a single pattern, leading to potential misinterpretation when alternative solutions are overlooked. To ease humans' efforts and address the challenge, we introduce Dara (Data-driven Automated Rietveld Analysis), a framework designed to automate the robust identification and refinement of multiple phases from powder XRD data. Dara performs an exhaustive tree search over all plausible phase combinations within a given chemical space and validates each hypothesis using a robust Rietveld refinement routine (BGMN). Key features include structural database filtering, automatic clustering of isostructural phases during tree expansion, peak-matching-based scoring to identify promising phases for refinement. When ambiguity exists, Dara generates multiple hypothesis which can then be decided between by human experts or with further characteriztion tools. By enhancing the reliability and accuracy of phase identification, Dara enables scalable analysis of realistic complex XRD patterns and provides a foundation for integration into multimodal characterization workflows, moving toward fully self-driving materials discovery.
• Abstract（参考訳）: X線粉末回折(XRD)は結晶材料を特徴づける基礎技術である。 しかしながら、XRDパターンの信頼性の高い解釈は、特にマルチフェーズシステムでは、手動および専門知識の要求を伴うタスクのままである。 構造情報のみを提供するキャラクタリゼーション手法として、複数の参照フェーズは単一のパターンに適合することが多く、代替ソリューションを見落としている場合の潜在的な誤解につながる。 この課題に対処するために,粉体XRDデータから複数フェーズの堅牢な識別と精錬を自動化するためのフレームワークであるDara(Data-Driven Rietveld Analysis)を紹介した。 ダラは、与えられた化学空間内のすべての可塑性相の組み合わせを網羅的に探索し、ロバストなリートフェルド精製ルーチン(英語版)(BGMN)を用いて各仮説を検証する。 主な特徴は、構造データベースフィルタリング、木の拡大中の等構造相の自動クラスタリング、ピークマッチングに基づくスコアリング、改良のための有望な相を特定することである。 曖昧さが存在する場合、ダラは複数の仮説を生成し、それが人間の専門家によって決定されるか、さらなる特徴化ツールによって決定される。 位相識別の信頼性と精度を向上させることで、現実的な複雑なXRDパターンのスケーラブルな分析を可能にし、マルチモーダルな特徴付けワークフローに統合するための基盤を提供する。

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