Machine Learning impulsado por la predicción del sistema de cristal para perovskitas utilizando datos de difracción de rayos X aumentados

En el campo de la ciencia de materiales, la predicción del sistema de cristal a partir de espectros de difracción de rayos X es una tarea crítica. Especialmente en el caso de materiales como las perovskitas, que destacan por su amplia variedad de aplicaciones en sectores como la fotovoltaica, la optoelectrónica y la catálisis. En un reciente estudio, se ha presentado un marco de trabajo impulsado por Machine Learning (ML) que hace uso de modelos avanzados como Time Series Forest (TSF), Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Redes Neuronales Recurrentes (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU) y una red neuronal feedforward (NN). El objetivo es clasificar sistemas de cristales, grupos puntuales y grupos espaciales a partir de datos de difracción de rayos X de materiales de perovskita. Para abordar el desequilibrio de clases y mejorar la robustez del modelo, se han integrado estrategias de aumento de características como la Técnica de Sobremuestreo Minoritario Sintético (SMOTE), ponderación de clases, trucos de datos y cambios en el espectro, además de eficientes pipelines de preprocesamiento de datos. El modelo TSF con la técnica de aumento SMOTE logró un rendimiento sólido en la predicción del sistema de cristales, con un coeficiente de correlación de Matthews (MCC) de 0.9, una puntuación F1 de 0.92 y una precisión del 97.76%. Para la predicción de grupos puntuales y espaciales, se obtuvieron precisiones balanceadas por encima del 95%. El modelo mostró un alto rendimiento para clases con simetrías distintas, incluidos sistemas cristalinos cúbicos, grupos puntuales 3m y m-3m, y grupos espaciales Pnma y Pnnn. Este trabajo resalta el potencial del Machine Learning para la caracterización estructural basada en difracción de rayos X y la aceleración del descubrimiento de materiales de perovskita. Q2BSTUDIO, como empresa líder en desarrollo de software a medida, ofrece soluciones personalizadas en inteligencia artificial, servicios en la nube (cloud), y análisis de datos para empresas. Para saber más acerca de nuestros servicios, te invitamos a visitar nuestra página web en el siguiente enlace: Desarrollo de aplicaciones a medida.