論文の概要: Framework for an AI-Ready ARPES Community Database
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.15236v1
- Date: Sun, 11 Oct 2026 00:12:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-15 21:06:15.178985
- Title: Framework for an AI-Ready ARPES Community Database
- Title（参考訳）: AI対応ARPESコミュニティデータベースのためのフレームワーク
- Abstract要約: 共有データエコシステムは、断片化された測定結果を永続的で集合的な科学記憶に変換する可能性がある。
短期的には、標準化され、検索可能で、シタブルなデータセットは、AIとは独立して分析パイプラインを強化します。
長期的には、測定された電子スペクトルの様々なコーパスが量子物質の基礎モデルをサポートする可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.0108584583299
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Condensed matter stands to gain profoundly from widespread adoption of artificial intelligence (AI). However, its current means of data organization impedes this endeavor. As a premier measure of electronic structure underlying material properties, Angle-Resolved Photoemission Spectroscopy (ARPES) has accumulated over four decades of spectra, yet the community's publication-centered workflow preserves only a highly selected fraction of its experimental record. A shared data ecosystem could transform these fragmented measurements and their contexts into a persistent, collective scientific memory, creating immediate value for reproducibility and reuse while laying the foundation for AI-enabled discovery. In this Perspective, we report outcomes of a recent community workshop and propose a practical path toward such an ecosystem. Its benefits unfold along three timescales. In the near term, standardized, searchable, and citable datasets strengthen analysis pipelines independently of AI. In the intermediate future, community-validated tools operating across laboratories could enable broader reuse and increasingly closed-loop automated experiments. In the long term, a diverse corpus of measured electronic spectra could support foundation models for quantum matter. Looking forward, a diverse corpus of measured electronic spectra could support foundation models for quantum matter and new discoveries. We discuss lessons from existing scientific databases, the current state of AI in ARPES, as well as areas of community convergence on data organization, access, credit, governance, and a staged pilot program.
- Abstract（参考訳）: 凝縮した物質は、人工知能(AI)の普及によって大きく成長する。
しかし、現在のデータ・オーガナイゼーションの手段は、この取り組みを妨げる。
アングル分解光電子分光法(ARPES: Angle-Resolved Photoemission Spectroscopy、ARPES)は、材料特性に基づく電子構造を最重要基準として、40年以上のスペクトルを蓄積してきたが、コミュニティの出版中心のワークフローは、その実験記録の高度に選択された部分しか保存していない。
共有データエコシステムは、これらの断片化された測定とそのコンテキストを永続的で集合的な科学的記憶に変換し、再現性と再利用の即時価値を生み出しながら、AIによる発見の基盤を構築する。
本稿では,最近のコミュニティワークショップの結果を報告するとともに,このようなエコシステムへの実践的な道筋を提案する。
その利点は3つのタイムスケールに沿って広がる。
短期的には、標準化され、検索可能で、シタブルなデータセットは、AIとは独立して分析パイプラインを強化します。
中間的な将来は、実験室をまたいだコミュニティ公認のツールによって、より広範な再利用と閉ループ自動実験が可能になるだろう。
長期的には、測定された電子スペクトルの様々なコーパスが量子物質の基礎モデルをサポートする可能性がある。
今後は、測定された電子スペクトルの多種多様なコーパスが、量子物質と新しい発見の基礎モデルをサポートするだろう。
我々は、既存の科学データベースからの教訓、ARPESにおけるAIの現状、およびデータ組織、アクセス、信用、ガバナンス、段階的なパイロットプログラムにおけるコミュニティの収束分野について論じる。
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