.jpeg){kind=logo}
Машинное обучение для количественного анализа спектральных данных в режиме реального времени и управления экспериментом
Фото:
Анализ спектров рентгеновского поглощения методами машинного обучения,основан на обучающих выборках экспериментальных модельных соединений и теоретических базах данных, а также включает в себя вычисление наиболее информативных дескрипторов спектров, что позволяет уменьшить размерность данных и улучшить качество предсказания.
Использование машинного обучения позволяет автоматизировать процесс анализа спектральных данных, что значительно упрощает и ускоряет работу исследователей.
Использование машинного обучения позволяет автоматизировать процесс анализа спектральных данных, что значительно упрощает и ускоряет работу исследователей.
По теме:
Алгоритмы машинного обучения более эффективно обрабатывают большие объемы данных в режиме реального времени, что позволяет проводить анализ в онлайн режиме и быстро реагировать на изменения в эксперименте.
Машинное обучение способствует повышению точности количественного анализа спектральных данных благодаря учету сложных зависимостей и нелинейности в данных, что позволяет получать более точные и надежные результаты анализа. Это особенно важно при работе с многокомпонентными каталитическими системами, в которых концентрация активных центров меняется во времени и составляет небольшую долю от общего числа атомов металла.
Алгоритмы, которые прошли машинное обучение могут быть использованы для оптимизации управления экспериментом.
На основе предварительных данных скрининга методами Байесовой оптимизации и обучения с подкреплением принимаются решения о настройке параметров эксперимента, оптимизации времени измерений и выборе наиболее информативных областей спектра (адаптивный сэмплинг). Это помогает повысить эффективность и качество эксперимента.
Результат:
В МИИ ИМ разработана методика анализа спектров рентгеновского поглощения методами машинного обучения, специально адаптированная для количественного анализа спектральных данных в режиме реального времени и управления экспериментом.
Благодаря малым объемам вещества используемых в микрореакторах и спектральной диагностике в режиме реального времени, осуществляется поиск оптимальных параметров:
• проточного синтеза новых высокопористых сорбентов;
• нанокатализаторов на основе благородных металлов;
• прекурсоров фармакологических препаратов.
Разработанная методика имеет прикладное значение в реализации концепции самоуправляемой лаборатории, построенной на основе микрофлюидных технологий.
