【程序分享】AIPHAD 程序:一种主动学习网络应用程序,用于直观地理解相图

文摘   2024-09-19 11:32   吉林  



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分享一个 AIPHAD 程序:一种主动学习网络应用程序,用于直观地理解相图


感谢论文的原作


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主要内容

“相图提供了相当多的信息,这些信息对材料勘探是至关重要的。然而,由于需要大量的实验或模拟,多维相图的确定通常需要大量的时间、成本和人力资源的投入。机器学习和人工智能技术为加速相图研究提供了可行的解决方案。此外,有效的可视化对于理解相图至关重要。本研究报告了AIPHAD(用于相图的人工智能技术)的开发,这是一个开源的网络应用程序,使用主动学习来帮助相图的研究和可视化理解。AIPHAD采用PDC(相图构造)算法,该算法基于主动学习中的不确定性采样原理运行。AIPHAD应用程序有助于检查五种图表类型:双变量图表、三变量图表、三元截面、三元相图和四元截面。在Fe-Ti-Sn三元体系的研究中证明了该应用的功效,其中它有效地识别了赫斯勒相的存在。这项研究中展示的机器学习工具与传统材料科学方法的集成有可能推动材料探索和发现的突破性进展。”——取自文章摘要。

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Figure 1

Figure 2

Figure 3

Figure 4

Figure 5

Figure 6

Figure 7

AIPHADArtificial Intelligence techniques for PHAse Diagrams
Required PackagesPython >= 3.6matplotlibnumpyscikit-learnscipyInstallFrom PyPI (recommended)
pip install aiphadFrom source
Download or clone the github repositorygit clone https://github.com/NIMS-DA/aiphadInstall via pip in the aiphad-main folderpip install .Uninstallpip uninstall aiphadLicenseThe program package and the complete source code of this software are distributed under the MIT License.
AcknowledgmentWe would like to thank the support from Japan Science and Technology Agency CREST JPMJCR17J2 for development of AIPHAD.

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文章题目:

AIPHAD, an active learning web application for visual understanding of phase diagrams



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