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Leveraging generative adversarial networks to create realistic scanning transmission electron microscopy images

npj Computational Materials 2023年第1期9卷 1492-1500页

作者： Abid Khan Chia-Hao Lee pinshane y.huang Bryan K.Clark Department of Physics University of Illinois Urbana-ChampaignUrbanaIL 61801USA Department of Materials Science and Engineering University of Illinois Urbana-ChampaignUrbanaIL 61801USA Materials Research Laboratory University of Illinois Urbana-ChampaignUrbanaIL 61801USA Institute for Condensed Matter Theory and IQUIST and NCSA Center for Artificial Intelligence Innovation University of Illinois Urbana-ChampaignUrbanaIL 61801USA

The rise of automation and machine learning(ML)in electron microscopy has the potential to revolutionize materials research through autonomous data collection and processing.A significant challenge lies in developing ML models that rapidly generalize to large data sets under varying experimental *** address this by employing a cycle generative adversarial network(CycleGAN)with a reciprocal space discriminator,which augments simulated data with realistic spatial frequency *** allows the CycleGAN to generate images nearly indistinguishable from real data and provide labels for ML *** showcase our approach by training a fully convolutional network(FCN)to identify single atom defects in a 4.5 million atom data set,collected using automated acquisition in an aberration-corrected scanning transmission electron microscope(STEM).Our method produces adaptable FCNs that can adjust to dynamically changing experimental variables with minimal intervention,marking a crucial step towards fully autonomous harnessing of microscopy big data.

关键词： autonomous adjust network

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