В пресс-службе Новосибирского государственного университета (НГУ) сообщили, что ученые вуза разработали модель глубокого машинного обучения, которая позволяет автоматизировать обработку данных рентгеновской фотоэлектронной спектроскопии (РФЭС). Этот метод широко используется для исследования химического состава и структуры материалов. С помощью нейросети ученые смогут значительно сэкономить время, затрачиваемое на анализ данных.
РФЭС — это метод, при котором исследуемые материалы облучаются рентгеновскими лучами, а спектры испущенных электронов используются для изучения состава и состояния атомов на поверхности. Этот метод применяется в таких областях, как катализ, материаловедение, физика полупроводников и других.
Технология, разработанная в НГУ, решает важную задачу — автоматизирует обработку больших объемов данных, что особенно актуально с открытием нового научного центра в Сибири. С помощью синтетических данных, содержащих шумы и пики, была обучена нейросеть, способная эффективно сегментировать спектры и обрабатывать результаты. Модель показывает хорошие результаты, сравнимые с ручным анализом, но при этом процесс обработки занимает менее секунды, в то время как традиционная обработка требует около 10 минут на один спектр.