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".