Energetically Driven Structure Matching for Autonomous Total X-ray Scattering Experiments
Cet article introduit un cadre de correspondance structurelle hiérarchique piloté par l'énergie, qui combine un criblage idéalisé rapide avec un potentiel appris par apprentissage automatique et un raffinement par dynamique moléculaire pour permettre une modélisation atomistique en temps réel et précise de nanoparticules d'or lors d'expériences autonomes de diffusion totale de rayons X.