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Inferring topological transitions in pattern-forming processes with self-supervised learning

npj Computational Materials 2022年第1期8卷 1970-1981页

作者： Marcin Abram Keith Burghardt greg ver steeg Aram Galstyan Remi Dingreville Department of Physics and Astronomy University of Southern CaliforniaLos AngelesCA90089USA Information Sciences Institute University of Southern CaliforniaMarina del ReyCA90292USA Center for Integrated Nanotechnologies Nanostructure Physics DepartmentSandia National LaboratoriesAlbuquerqueNM87185USA

The identification of transitions in pattern-forming processes are critical to understand and fabricate microstructurally precise materials in many application *** supervised methods can be useful to identify transition regimes,they need labels,which require prior knowledge of order parameters or relevant microstructures describing these ***,we develop a self-supervised,neural-network-based approach that does not require predefined labels about microstructure classes to predict process parameters from observed *** show that assessing the difficulty of solving this inverse problem can be used to uncover microstructural *** demonstrate our approach by automatically discovering microstructural transitions in two distinct pattern-forming processes:the spinodal decomposition of a two-phase mixture and the formation of binary-alloy microstructures during physical vapor deposition of thin *** approach opens a path forward for discovering unseen or hard-to-discern transitions and ultimately controlling complex pattern-forming processes.

关键词： alloy microstructure transitions

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