МОСКВА, 8 апреля. /ТАСС/. Специалисты из Южного федерального университета (ЮФУ) обучили нейросеть анализировать данные рентгеновской спектроскопии поглощения «за пару минут», сообщает пресс-служба вуза.
Рентгеновская спектроскопия поглощения — это методика, которая позволяет определить расположение атомов, их химическое состояние и другие ключевые параметры.
«Используя машинное обучение на основе фреймворка PyFitIt (который уже много лет разрабатывается в нашем Институте), а также исчерпывающие базы данных (пока только для хрома и ванадия, но даже это существенно — например, соединения хрома лежат в основе катализатора Филлипса, с помощью которого производится половина всего полиэтилена в мире), мы добились высококачественных и воспроизводимых результатов», — приводятся в сообщении слова исследователя фронтирной лаборатории рентгеноспектральной нанометрологии МИИ ИМ ЮФУ Богдана Проценко.
По информации пресс-службы, новый подход ускоряет анализ данных от полугода до «пары минут», а также делает его более точным и доступным.
Отмечается, что для обучения нейросети специалисты собрали большую базу данных. «Специально для этого были собраны качественные коммерческие и специально синтезированы новые соединения-эталоны, покрывающие все возможные комбинации и локального окружения, и степеней окисления, и межатомных расстояний. Для каждого образца на одном и том же синхротроне единообразно измерен спектр, причем структура подтверждена целым набором методов», — говорится в сообщении.
Кроме того, в работе впервые предложена процедура совместного анализа соседних краев поглощения для разных элементов («два в одном»), увеличивающая точность анализа.
Результаты исследования опубликованы в «The Journal of Physical Chemistry C».
