机器学习在材料离子束分析中的应用
材料科学
2025-02-21 v2 数据分析、统计与概率
摘要
离子束分析是一种成熟的材料表征工具，可提供关于材料近表面区域的元素组成、深度分布和结构信息的精确数据。然而，传统的数据处理方法可能缓慢且计算量大，限制了分析的效率和速度。本文探讨了在 IBA 领域应用机器学习算法的现状，展示了其在优化和加速流程方面的巨大潜力。我们展示了如何利用机器学习从大型数据集中提取有价值的见解、自动化重复性任务并增强结果的可解释性，并给出了在 RBS、PIXE 等各种 IBA 技术中应用的实际案例。最后，还讨论了使用机器学习算法解决 IBA 中开放性问题的前景。
引用
@article{arxiv.2412.12312,
title = {Applications of machine learning in ion beam analysis of materials},
author = {Tiago Fiorini da Silva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.12312},
year = {2025}
}
备注
9 pages, 3 figures