电子与扫描探针显微镜中的自动化与自主实验
机器学习
2021-03-24 v1 材料科学
摘要
机器学习与人工智能（ML/AI）正迅速成为物理研究中不可或缺的一部分，其领域应用从理论与材料预测到高通量数据分析不一而足。与此同时，近期将 ML/AI 方法应用于从机器人、自动驾驶到有机与无机合成等自主系统所取得的成功，正激发人们对于这些技术能够在成像中实现自动化与自主实验（AE）之潜力的热情。在此，我们旨在分析具有顺序图像形成机制的成像方法通往 AE 的主要路径，重点关注扫描探针显微镜（SPM）与（扫描）透射电子显微镜（(S)TEM）。我们认为，自动化实验必然应在更广泛的一般领域知识背景下进行讨论，这些领域知识既为实验提供信息，又因实验而得以增长。因此，该分析应探究实验前与实验中人类与 ML/AI 的角色，并考量决策过程中的延迟、偏差与知识先验。类似地，此类讨论应包含现有成像系统的局限性，包括内在延迟、非理想性以及由可校正分量与随机分量构成的漂移。我们进一步提出，显微镜中 AE 的作用并非排除人类操作员（如自动驾驶的情形），而是在实验前将显微镜调谐等常规操作自动化，并将从图像采集到人类层级高阶实验规划时间尺度上的低延迟决策过程进行转化。
引用
@article{arxiv.2103.12165,
title = {Automated and Autonomous Experiment in Electron and Scanning Probe Microscopy},
author = {Sergei V. Kalinin and Maxim A. Ziatdinov and Jacob Hinkle and Stephen Jesse and Ayana Ghosh and Kyle P. Kelley and Andrew R. Lupini and Bobby G. Sumpter and Rama K. Vasudevan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.12165},
year = {2021}
}