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Decoding defect statistics from diffractograms via machine learning

npj Computational Materials 2021年第1期7卷 601-609页

作者： Cody Kunka apaar shanker Elton Y.Chen Surya R.Kalidindi Rémi Dingreville Center for Integrated Nanotechnologies Sandia National LaboratoriesAlbuquerqueNMUSA.2Georgia Institute of TechnologyAtlantaGAUSA

Diffraction techniques can powerfully and nondestructively probe materials while maintaining high resolution in both space and ***,these characterizations have been limited and sometimes even erroneous due to the difficulty of decoding the desired material information from features of the ***,these features are identified non-comprehensively via human intuition,so the resulting models can only predict a subset of the available structural *** the present work we show(i)how to compute machine-identified features that fully summarize a diffractogram and(ii)how to employ machine learning to reliably connect these features to an expanded set of structural *** exemplify this framework,we assessed virtual electron diffractograms generated from atomistic simulations of irradiated *** based on machine-identified features rather than human-identified features,our machine-learning model not only predicted one-point statistics(***)but also a two-point statistic(*** distribution)of the defect ***,this work demonstrates that machine-learning models that input machine-identified features significantly advance the state of the art for accurately and robustly decoding diffractograms.

关键词： diff learning defect

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