論文の概要: Progress and Prospect of AI in ARPES Workflow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.10140v1
• Date: Wed, 07 Oct 2026 14:18:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 21:58:22.956661
• Title: Progress and Prospect of AI in ARPES Workflow
• Title（参考訳）: ARPESワークフローにおけるAIの進歩と展望
• Abstract要約: AIと機械学習(ML)の最近の進歩は、ARPESワークフローにまたがる新たな機会を開いた。 まず, 凝縮物質物理学と材料科学の分野において, 実験者にとって最も関係のあるML手法を紹介する。 我々は、いくつかのオープンデータベースが利用可能だが、ImageNetのような大規模な共有データセットと比較して比較的小さく、断片化されている現在のARPESデータランドスケープについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) is becoming an increasingly useful tool across the experimental sciences, including angle-resolved photoemission spectroscopy (ARPES), which routinely produces large, multidimensional datasets of electronic structure. Recent advances in AI and machine learning (ML) have opened new opportunities across the entire ARPES workflow, from automated sample preparation and real-time data acquisition to post-experiment data analysis and comparison with theoretical calculations. Despite this progress, a comprehensive review of ML applications, their capabilities, and reliability across the different stages of ARPES workflow is still lacking. In this review, we first introduce ML methods that are most relevant to experimentalists working in condensed matter physics and materials science. We then follow the ARPES workflow, reviewing existing ML applications at each step and discussing their advantages, limitations and potential for future development. We also examine the current ARPES data landscape, where several open databases are available but remain relatively small and fragmented compared with large, shared datasets such as ImageNet. Given these limitations, we suggest that the community focus on sharing pretrained models that can be further trained, adapted to specific tasks, and redistributed, while working toward a larger and standardized open ARPES dataset repository. Finally, we discuss our perspectives on the future of AI within the ARPES workflow using a six-level framework of laboratory automation, highlighting the opportunities and challenges in moving toward a fully autonomous, self-driving ARPES laboratory.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、電子構造の大規模な多次元データセットを日常的に生成する角度分解光電子分光法(ARPES)など、実験科学全体でますます有用なツールになりつつある。 AIと機械学習(ML)の最近の進歩は、自動サンプル準備やリアルタイムデータ取得から、実験後のデータ分析、理論計算との比較に至るまで、ARPESワークフロー全体にわたる新たな機会を開放している。 この進歩にもかかわらず、MLアプリケーションの包括的なレビュー、その機能、ARPESワークフローのさまざまなステージにわたる信頼性はまだ不足している。 本稿では、まず、凝縮物質物理学や材料科学に携わる実験家に最も関係のあるML手法を紹介する。 次に、APPESワークフローに従い、各ステップで既存のMLアプリケーションをレビューし、それらの利点、制限、将来の開発の可能性について議論します。 また、いくつかのオープンデータベースが利用可能だが、ImageNetのような大規模な共有データセットと比較して比較的小さく、断片化されている現在のARPESデータランドスケープについても検討する。 これらの制限を踏まえると、コミュニティはトレーニング済みのモデルを共有することに集中し、特定のタスクに適応し、再配布できるようにし、より大きく標準化されたAPPESデータセットリポジトリを目指していることを提案します。 最後に、実験室自動化の6段階のフレームワークを使用して、ARPESワークフローにおけるAIの将来に関する私たちの見解について議論し、完全に自律的で自律的なARPESラボに移行するための機会と課題を強調します。

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