本研究では、自律走査プローブ顕微鏡(SPM)における学習ダイナミクスに対する初期条件と探索中の介入の影響を包括的に分析した。
初期実験条件の「シード効果」では、初期の実験設定が後の学習過程に大きな影響を及ぼすことを示した。また、探索中の「シード点介入」では、オペレーターが探索過程に影響を与えられる手法を提案した。
PbTiO3薄膜のPiezoresponse Force Microscopy (PFM)データを用いて、「シード効果」と「シード点介入」がDeep Kernel Learning (DKL)による材料特性予測の効率に及ぼす影響を実証した。
この研究は、初期選択と適応的介入の重要性を強調し、顕微鏡をはじめとする様々な特性評価手法における、より堅牢で効率的な自律実験ワークフローの設計に貢献する。
To Another Language
from source content
arxiv.org
Key Insights Distilled From
by Boris N. Sla... at arxiv.org 04-15-2024
https://arxiv.org/pdf/2402.00071.pdfDeeper Inquiries