論文の概要: AI-Driven Structure Refinement of X-ray Diffraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16372v1
- Date: Wed, 18 Feb 2026 11:14:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.585469
- Title: AI-Driven Structure Refinement of X-ray Diffraction
- Title（参考訳）: X線回折のAIによる構造微細化
- Authors: Bin Cao, Qian Zhang, Zhenjie Feng, Taolue Zhang, Jiaqiang Huang, Lu-Tao Weng, Tong-Yi Zhang,
- Abstract要約: WPEMはX線回折(XRD)データのための全パターン分解および精細化のワークフローである。
これは、ブラッグの法則をバッチ期待の中で明示的な制約、-最大化フレームワークに変換する。
強い重なり合う領域で安定な連続的、物理的に許容される強度表現を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.970927372252305
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial intelligence can rapidly propose candidate phases and structures from X-ray diffraction (XRD), but these hypotheses often fail in downstream refinement because peak intensities cannot be stably assigned under severe overlap and diffraction consistency is enforced only weakly. Here we introduce WPEM, a physics-constrained whole-pattern decomposition and refinement workflow that turns Bragg's law into an explicit constraint within a batch expectation--maximization framework. WPEM models the full profile as a probabilistic mixture density and iteratively infers component-resolved intensities while keeping peak centres Bragg-consistent, producing a continuous, physically admissible intensity representation that remains stable in heavily overlapped regions and in the presence of mixed radiation or multiple phases. We benchmark WPEM on standard reference patterns (\ce{PbSO4} and \ce{Tb2BaCoO5}), where it yields lower $R_{\mathrm{p}}$/$R_{\mathrm{wp}}$ than widely used packages (FullProf and TOPAS) under matched refinement conditions. We further demonstrate generality across realistic experimental scenarios, including phase-resolved decomposition of a multiphase Ti--15Nb thin film, quantitative recovery of \ce{NaCl}--\ce{Li2CO3} mixture compositions, separation of crystalline peaks from amorphous halos in semicrystalline polymers, high-throughput operando lattice tracking in layered cathodes, automated refinement of a compositionally disordered Ru--Mn oxide solid solution (CCDC 2530452), and quantitative phase-resolved deciphering of an ancient Egyptian make-up sample from synchrotron powder XRD. By providing Bragg-consistent, uncertainty-aware intensity partitioning as a refinement-ready interface, WPEM closes the gap between AI-generated hypotheses and diffraction-admissible structure refinement on challenging XRD data.
- Abstract（参考訳）: 人工知能は、X線回折(XRD)からの候補位相と構造を迅速に提案できるが、ピーク強度が重重なる重なりの下で安定に割り当てられず、回折一貫性が弱くなるため、これらの仮説は下流の洗練において失敗することが多い。
ここでは、物理に制約された全体パターン分解と改善のワークフローであるWPEMを紹介し、これはブラッグの法則をバッチ期待の中で明示的な制約に変換する-最大化フレームワークである。
WPEMは全プロファイルを確率混合密度としてモデル化し、ピーク中心を維持しながら成分分解強度を反復的に推論する。
We benchmark WPEM on standard reference pattern (\ce{PbSO4} と \ce{Tb2BaCoO5}) ここでは、マッチした洗練条件下で広く使われているパッケージ(FullProf と TOPAS)よりも低い$R_{\mathrm{p}}$/$R_{\mathrm{wp}}$が得られる。
さらに,多相Ti--15Nb薄膜の相分解,Shace{NaCl}--\ce{Li2CO3}混合組成の定量的回収,半結晶性高分子中のアモルファスハロからの結晶ピークの分離,層状陰極中での高スループットオペナンド格子追跡,組成不整合Ru-Mn酸化物固溶体(CCDC 2530452)の自動改質,放射光粉末XRDからの古代エジプト製試料の定量位相分解など,現実的な実験シナリオにまたがる一般性を示す。
ブラッグに一貫性があり、不確実性を認識した強度分割を洗練可能なインターフェースとして提供することにより、WPEMは、AI生成仮説と、挑戦するXRDデータに対する回折許容構造洗練とのギャップを埋める。
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