Towards Self-Optimizing Electron Microscope: Robust Tuning of Aberration Coefficients via Physics-Aware Multi-Objective Bayesian Optimization
यह शोध पत्र एक सुदृढ़, डेटा-कुशल मल्टी-ऑब्जेक्टिव बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो भौतिकी-जागरूक, उपयोगकर्ता-निर्धारित रिवॉर्ड फंक्शन्स और पारेटो फ्रंट विश्लेषण के माध्यम से एबरेशन कोएफिशिएंट्स को सक्रिय रूप से ट्यून करके स्व-अनुकूलन योग्य स्कैनिंग ट्रांसमिशन इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी को सक्षम बनाता है, ताकि पारंपरिक सीरियल खोजों और कठोर डीप लर्निंग मॉडलों की सीमाओं को दूर किया जा सके।