• Treffer 2 von 9
Zurück zur Trefferliste
Zitieren Sie bitte immer diesen URN: urn:nbn:de:kobv:b43-603955

Machine learning for efficient grazing-exit x-ray absorption near edge structure spectroscopy analysis: Bayesian optimization approach

  • In materials science, traditional techniques for analyzing layered structures are essential for obtaining information about local structure, electronic properties and chemical states. While valuable, these methods often require high vacuum environments and have limited depth profiling capabilities. The grazing exit x-ray absorption near-edge structure (GE-XANES) technique addresses these limitations by providing depth-resolved insight at ambient conditions, facilitating in situ material analysis without special sample preparation. However, GE-XANES is limited by long data acquisition times, which hinders its practicality for various applications. To overcome this, we have incorporated Bayesian optimization (BO) into the GE-XANES data acquisition process. This innovative approach potentially reduces measurement time by a factor of 50. We have used a standard GE-XANES experiment, which serve as reference, to validate the effectiveness and accuracy of the BO-informed experimental setup.In materials science, traditional techniques for analyzing layered structures are essential for obtaining information about local structure, electronic properties and chemical states. While valuable, these methods often require high vacuum environments and have limited depth profiling capabilities. The grazing exit x-ray absorption near-edge structure (GE-XANES) technique addresses these limitations by providing depth-resolved insight at ambient conditions, facilitating in situ material analysis without special sample preparation. However, GE-XANES is limited by long data acquisition times, which hinders its practicality for various applications. To overcome this, we have incorporated Bayesian optimization (BO) into the GE-XANES data acquisition process. This innovative approach potentially reduces measurement time by a factor of 50. We have used a standard GE-XANES experiment, which serve as reference, to validate the effectiveness and accuracy of the BO-informed experimental setup. Our results show that this optimized approach maintains data quality while significantly improving efficiency, making GE-XANES more accessible to a wider range of materials science applications.zeige mehrzeige weniger

Volltext Dateien herunterladen

Metadaten exportieren

Weitere Dienste

Teilen auf Twitter Suche bei Google Scholar Anzahl der Zugriffe auf dieses Dokument
Metadaten
Autor*innen:Cafer Tufan CakirORCiD, Can Bogoclu, Franziska Emmerling, Christina Streli, Ana Guilherme BuzanichORCiD, Martin RadtkeORCiD
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Machine Learning: Science and Technology
Jahr der Erstveröffentlichung:2024
Organisationseinheit der BAM:6 Materialchemie / 6.3 Strukturanalytik
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlag:IOP Publishing
Jahrgang/Band:5
Ausgabe/Heft:2
Aufsatznummer:025037
Erste Seite:1
Letzte Seite:12
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Bayesian Optimization; GE-XANES; Machine Learning
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material / Materialdesign
DOI:10.1088/2632-2153/ad4253
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-603955
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
Datum der Freischaltung:26.06.2024
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:26.06.2024
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM
Einverstanden
Diese Webseite verwendet technisch erforderliche Session-Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie diesem zu. Unsere Datenschutzerklärung finden Sie hier.