論文の概要: AutoREC: A software platform for developing reinforcement learning agents for equivalent circuit model generation from electrochemical impedance spectroscopy data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27266v1
- Date: Wed, 29 Apr 2026 23:42:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-01 16:31:53.839933
- Title: AutoREC: A software platform for developing reinforcement learning agents for equivalent circuit model generation from electrochemical impedance spectroscopy data
- Title（参考訳）: AutoREC:電気化学インピーダンス分析データから等価回路モデル生成のための強化学習エージェントを開発するソフトウェアプラットフォーム
- Authors: Ali Jaberi, Yonatan Kurniawan, Robert Black, Shayan Mousavi M., Kabir Verma, Zoya Sadighi, Santiago Miret, Jason Hattrick-Simpers,
- Abstract要約: AutoRECは、電気化学インピーダンス分光(EIS)データから等価回路モデル(ECM)を自動的に生成する強化学習(RL)エージェントを開発するPythonパッケージである。
ECMはEISデータを解釈するための標準的なフレームワークであるが、従来の識別は手動による試行錯誤に基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.498964035230184
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces AutoREC, an open-source Python package for developing reinforcement learning (RL) agents to automatically generate equivalent circuit models (ECMs) from electrochemical impedance spectroscopy (EIS) data. While ECMs are a standard framework for interpreting EIS data, traditional identification is typically based on manual trial-and-error, which requires domain experts and limits scalability, particularly in autonomous experimental pipelines such as self-driving laboratories. AutoREC addresses this challenge by formulating ECM construction as a sequential decision-making problem within a Markov Decision Process framework. It implements a Double Deep Q-Network with prioritized experience replay, along with a dedicated dead-loop mitigation strategy, to efficiently explore a complex action space for circuit generation. To demonstrate the capabilities of the platform, we trained an RL agent using AutoREC and evaluated its strengths and limitations across diverse datasets, while also discussing possible strategies to mitigate these limitations in future agent designs. The trained agent achieved a success rate exceeding $99.6\%$ on synthetic datasets and demonstrated strong generalization to unseen experimental EIS data from batteries, corrosion, oxygen evolution reaction, and CO$_2$ reduction systems. These results position AutoREC as a promising platform for adaptive and data-driven ECM generation, with potential for integration into automated electrochemical workflows.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、電気化学インピーダンス法(EIS)データから等価回路モデル(ECM)を自動的に生成する強化学習(RL)エージェントを開発するためのオープンソースのPythonパッケージであるAutoRECを紹介する。
EISデータを解釈するための標準フレームワークはECMであるが、従来の識別は手動による試行錯誤に基づいている。
AutoRECは、マルコフ決定プロセスフレームワーク内のシーケンシャルな意思決定問題としてECM構築を定式化し、この問題に対処する。
回路生成のための複雑なアクション空間を効率的に探索するために、優先された体験リプレイと専用のデッドループ緩和戦略を備えたダブルディープQネットワークを実装している。
プラットフォームの能力を実証するため、AutoRECを使用してRLエージェントをトレーニングし、さまざまなデータセットの強度と制限を評価しました。
訓練されたエージェントは、合成データセット上で99.6\%以上の成功率を達成し、電池、腐食、酸素進化反応、CO$2$還元システムから得られる実験的なESIデータに対する強力な一般化を実証した。
これらの結果は、AutoRECを適応型およびデータ駆動型ECM生成のための有望なプラットフォームとして位置づけ、自動電気化学ワークフローに統合される可能性がある。
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