Geliştirilen AI-NERD modeli, XPCS verilerini analiz eden ve desenleri tanıyan bir sinir ağı kullanıyor. Bu yöntem, malzemelerin zaman içindeki değişimlerini daha önce mümkün olmayan bir detayda incelememizi sağlıyor. Projede kullanılan otoenkoder adı verilen sinir ağı, verileri sıkıştırarak önemli bilgileri parmak izi formatında depoluyor ve gerektiğinde bu verileri yeniden oluşturuyor.
Bu yenilikçi teknik, yükseltilmiş Gelişmiş Foton Kaynağı (APS) tesisinden elde edilecek daha parlak X-ışını demetleri ile malzeme bilimi alanında önemli keşiflere kapı aralayacak. Çalışmanın sonuçları Nature Communications dergisinde yayımlandı.
Bu araştırma, yapay zekanın malzeme bilimi alanındaki potansiyelini göstererek, bilim insanlarının karmaşık verileri daha etkili bir şekilde analiz etmelerine olanak tanıyor.
