科学家已经开发出深度学习模型，可以筛选x射线衍射技术产生的大量数据.
来自 澳门威尼斯人网上赌场 比如说，深度学习可以强化一种技术，这种技术已经是表征新材料的黄金标准. 在一个 npj计算材料 纸, 这个跨学科团队描述了他们为更好地利用x射线衍射实验产生的大量数据而开发的模型.
在x射线衍射实验中, 明亮的激光照射在样品上, 产生包含有关材料结构和特性的重要信息的衍射图像. 项目领导 Niaz Abdolrahim他是北京大学的副教授 机械工程系 还有一位科学家 激光能量学实验室, 他说，分析这些图像的传统方法可能会引起争议, 耗费时间的, 而且常常无效.
“这些图像中隐藏着大量的材料科学和物理知识，世界各地的设施和实验室每天都在产生数tb的数据,阿卜杜勒拉希姆说. “开发一个好的模型来分析这些数据确实有助于加快材料创新, 了解极端条件下的材料, 并为不同的技术应用开发材料.”
该澳门威尼斯人网上赌场由 材料科学博士 学生Jerardo Salgado, 为高能量密度实验提供了特别的希望，比如LLE的澳门威尼斯人网上赌场人员在LLE进行的实验 原子压力下物质澳门威尼斯人网上赌场中心. 通过检测材料在极端条件下相变的精确时刻, 科学家可以发现创造新材料的方法，并了解恒星和行星的形成.
Abdolrahim说， 由美国能源部的国家核安全管理局和国家科学基金会资助, 改进了先前开发用于x射线衍射分析的机器学习模型的尝试，这些模型主要使用合成数据进行训练和评估. Abdolrahim副教授 Chenliang徐 从 计算机科学系, 他们的学生将无机材料实验的真实世界数据纳入训练他们的深度学习模型.
更多的x射线衍射分析实验数据需要公开，以帮助完善模型, 据阿卜杜勒拉希姆说. 她说，该团队正在努力为其他人创建共享数据的平台，以帮助培训和评估该系统, 让它更有效.
