Big to Small - Getting Smarter@BAMline
- In this talk an overview about artificial intelligence/machine learning applications @BAMline is given. In the first part, the use of neural networks for the quantification of XRF measurements and the decoding of coded-aperture measurements are shown. Then it is shown how Gaussian processes and Bayesian statistics can be used to achieve an optimal alignment of the set-up and in general for optimization of measurements.
Autor*innen: | Martin RadtkeORCiD |
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Koautor*innen: | Cafer Tufan CakirORCiD |
Dokumenttyp: | Vortrag |
Veröffentlichungsform: | Präsentation |
Sprache: | Englisch |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2022 |
Organisationseinheit der BAM: | 6 Materialchemie |
6 Materialchemie / 6.3 Strukturanalytik | |
DDC-Klassifikation: | Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie |
Freie Schlagwörter: | Artificial Inelligence; BAMline; Bayesian Statistics; Gaussian process; Machine Learning; Neural network; Synchrotron |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Chemie und Prozesstechnik |
Chemie und Prozesstechnik / Chemische Charakterisierung und Spurenanalytik | |
Veranstaltung: | Forschungsseminar Institut für Optik und Atomare Physik TU Berlin |
Veranstaltungsort: | Berlin, Germany |
Beginndatum der Veranstaltung: | 25.10.2022 |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
Datum der Freischaltung: | 15.11.2022 |
Referierte Publikation: | Nein |
Eingeladener Vortrag: | Nein |