How to separate two Ts in a pod: Classifying T- and T′-type Ruddlesden-Popper cuprates by machine learning
Notice bibliographique
Résumé
The first-order Ruddlesden-Popper (RP) phases A 2 BX 4 adopt three structure types that differ in coordination geometry around the B site: T-type (octahedral) and T′-type (square planar), which are most common, and T∗-type (square pyramidal), which is rare. Especially for RP cuprates A 2 CuO 4–δ , it is not intuitively obvious which structure is preferred depending on the combination of cations occupying the A site. Machine learning models were developed that can separate the T- and T′-type structures among these cuprates with an accuracy of >90 %, provided that the T∗-type does not form and the phases can be synthesized. Based on these models, structures were predicted for solid solutions ( A ′, A ″, A ‴) 2 CuO 4–δ containing a complex mixture of A cations ( A ′, A ″, A ‴ = Sr, La, Gd, Ho, In, Bi). The predictions were tested by targeting various members of these solid solutions through high-temperature reactions followed by slow cooling. Three samples contained pure RP phases which were confirmed to adopt the predicted structures: T-type for Sr 0.4 La 1.5 Ho 0.1 CuO 3.8 , and T′-type for Gd 1.7 Ho 0.2 Bi 0.1 CuO 4 and La 0.4 Gd 1.2 Ho 0.4 CuO 4 . Five other samples were mixtures that contained RP phases whose structures (when not T∗-type) were correctly identified by a slightly better performing model based on extra randomized trees classifier. Machine learning models to distinguish T- and T′-type structures of cuprates A 2 CuO 4–δ were experimentally validated by synthesis of new phases. • Machine learning models were built to classify structures of cuprates A 2 CuO 4–δ . • T- and T′-type structures can be distinguished with high accuracy. • ( A ′, A ″, A ‴) 2 CuO 4–δ phases with complex mixtures of A cations were predicted. • Predictions were validated by synthesis and structure determination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».