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Spectra-to-Structure and Structure-to-Spectra Inference Across the Periodic Table

Created by
  • Haebom

作者

Yufeng Wang, Peiyao Wang, Lu Wei, Lu Ma, Yuewei Lin, Qun Liu, Haibin Ling

概要

本論文は_X線吸収分光法(XAS)解析のための学習ベースのシステムであるXAStructを提示します。 XAStructは、70を超える要素を含む大規模なデータセットで学習され、さまざまな化学および結合環境に一般化できます。 XASスペクトルから隣接原子の種類を直接予測する最初の機械学習アプローチと、元素固有の調整を必要としない平均近接近傍距離の一般化可能な回帰モデルが含まれます。複雑な構造 - 特性マッピングのためのディープニューラルネットワークと単純な作業のための効率的な基準モデルを組み合わせて、スケーラブルでスケーラブルなデータベースのXAS分析と局所構造推論ソリューションを提供します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
さまざまな元素と化学環境に適用可能な一般的なXAS解析モデルを提供
XASスペクトルから隣接原子種を直接予測可能。
元素 特定の調整なしで平均近接近傍距離予測可能。
データ駆動型XAS分析と局所構造推論のためのスケーラブルでスケーラブルなソリューションを提供します。
Limitations:
ソースコードは論文採用後に公開。
モデルの性能と一般化能力のより詳細な評価が必要
特定の複雑な構造またはアモルファスシステムの適用性検証が必要です。
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