論文の概要: Unlocking Latent Dimensions: Exploring Representations of Large-Scale X-ray Scattering Data using Variational Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.14999v1
• Date: Fri, 12 Jun 2026 22:37:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 16:21:32.567123
• Title: Unlocking Latent Dimensions: Exploring Representations of Large-Scale X-ray Scattering Data using Variational Autoencoders
• Title（参考訳）: アンロック潜在次元:変分オートエンコーダを用いた大規模X線散乱データの探索
• Abstract要約: 我々は、150万枚のX線散乱画像に基づいて、ドメイン固有の注意に基づく畳み込み変分オートエンコーダを訓練する。 再トレーニングなしで展開すると、モデルは時間分解膜形成実験を解釈可能な潜在構造に整理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.47770035620871
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scientific user facilities generate X-ray scattering data faster than traditional workflows can process them. We address this challenge across two settings, offline dataset exploration and live on-the-fly analysis. We train a domain-specific attention-based Convolutional Variational Autoencoder (C-VAE) on 1.5 million X-ray scattering images to learn low-dimensional representations capturing structural variation across diverse experimental conditions. The learned latent space reveals well-organized clusters and smooth trajectories reflecting experimental progression. It further supports controlled synthetic scattering image generation across diverse structural states. When deployed without retraining, the model organizes time-resolved film formation experiments at two synchrotron facilities into interpretable latent structures. Benchmarking against DINOv3 (ViT-7B), a general-purpose vision foundation model, demonstrates that domain-specific training yields more interpretable latent organization for scattering data. Both workflows are integrated within Latent Space Explorer, a component of the MLExchange platform, supporting interactive structural exploration across archived datasets and live experiments.
• Abstract（参考訳）: 科学的なユーザー・ファシリティは従来のワークフローよりも高速にX線散乱データを生成する。 この課題には、オフラインのデータセット探索とライブオンザフライ分析という、2つの設定で対処しています。 我々は150万のX線散乱画像上にドメイン固有の注目に基づく畳み込み変分オートエンコーダ(C-VAE)をトレーニングし、様々な実験条件で構造変化を捉えた低次元表現を学習する。 学習された潜伏空間は、十分に整理されたクラスターと、実験の進行を反映した滑らかな軌道を明らかにする。 さらに、様々な構造状態にわたる制御された合成散乱画像生成をサポートする。 再トレーニングなしで展開すると、2つのシンクロトロン施設における時間分解膜形成実験を解釈可能な潜在構造に編成する。 汎用視覚基盤モデルであるDINOv3 (ViT-7B) に対するベンチマークでは、ドメイン固有のトレーニングにより、散乱データに対してより解釈可能な潜在組織が得られることが示されている。 両方のワークフローは、MLExchangeプラットフォームのコンポーネントであるLatent Space Explorerに統合されており、アーカイブされたデータセットとライブ実験間のインタラクティブな構造探索をサポートする。

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