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Inferencia de espectros a estructura y de estructura a espectros a lo largo de la tabla periódica
Created by
Haebom
Autor
Yufeng Wang, Peiyao Wang, Lu Wei, Lu Ma, Yuewei Lin, Qun Liu, Haibin Ling
Describir
Este artículo presenta XAStruct, un sistema basado en aprendizaje para la interpretación de espectroscopia de absorción de líneas __T357_____ (XAS). Entrenado con un amplio conjunto de datos que contiene más de 70 elementos, XAStruct se generaliza a una amplia gama de químicas y entornos de enlace. Incluye el primer enfoque de aprendizaje automático que predice directamente los tipos atómicos vecinos a partir de espectros XAS y un modelo de regresión generalizable para distancias promedio de vecinos más cercanos que no requiere ajustes específicos de cada elemento. Al combinar redes neuronales profundas para el mapeo complejo de estructura-propiedad con modelos de referencia eficientes para tareas sencillas, proporciona una solución escalable y extensible para el análisis XAS basado en datos y la inferencia de estructura local.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Proporciona un modelo de análisis XAS general aplicable a varios elementos y entornos químicos.
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Predicción directa de tipos atómicos vecinos a partir de espectros XAS.
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Predicción de la distancia promedio al vecino más cercano sin ajustes específicos del elemento.
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Proporcionar una solución escalable y extensible para el análisis XAS basado en datos y la inferencia de estructura local.
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Limitations:
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El código fuente se hará público después de que el artículo sea aceptado.
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Se necesita una evaluación más detallada del rendimiento del modelo y de la capacidad de generalización.
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Es necesario verificar la aplicabilidad a estructuras complejas específicas o sistemas amorfos.
