Investigadores de la Universidad Federal del Sur (SFU) han creado una tecnología que permite a la inteligencia artificial analizar datos de espectroscopia de absorción de rayos X en poco tiempo: el framework PyFitit. Ahora, el trabajo que normalmente duraba medio año, se podrá hacer en un par de minutos, una productividad increíble.
La disposición de los átomos, su estado químico y otras características importantes de los materiales son áreas donde la espectroscopia de absorción de rayos X es indispensable. Gracias al uso del framework PyFitit, la red neuronal, entrenada en bases de datos especialmente recopiladas, ahora es capaz de analizar espectros con alta precisión y fiabilidad.
Utilizando el aprendizaje automático basado en el framework PyFitIt (que se ha estado desarrollando en nuestro Instituto durante muchos años), así como bases de datos exhaustivas (por ahora solo para cromo y vanadio, pero incluso esto es significativo, por ejemplo, los compuestos de cromo son la base del catalizador de Phillips, con el que se produce la mitad de todo el polietileno en el mundo), hemos logrado resultados de alta calidad y reproducibles.
Los científicos de la SFU señalaron que la precisión del análisis también aumenta con el procedimiento de análisis conjunto de los bordes de absorción adyacentes para diferentes elementos ("dos en uno"), que se propuso por primera vez. El uso del framework PyFitit ha hecho que el análisis de datos sea más rápido y preciso.
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