Novelty-Driven Target-Space Discovery in Automated Electron and Scanning Probe Microscopy
Dit paper introduceert het BEACON-framework, een op deep-kernel learning gebaseerde methode die geautomatiseerde elektronen- en scanning-probe microscopie transformeert van louter optimalisatie naar actieve ontdekking in de doelpuntruimte door tijdens het experiment structure-eigenschapsrelaties te leren en diverse responsregimes te zoeken.