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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».