Scalable machine learning framework for multiphase identification from powder X-ray diffraction
O artigo apresenta o GALAXI, um framework de aprendizado de máquina escalável que desacopla a identificação de difração de raios X multifásica em classificadores binários independentes e refinamento de Rietveld, alcançando alta precisão e robustez contra artefatos experimentais, ao mesmo tempo em que permite o uso de bases de dados cristalográficas massivas sem necessidade de retreinamento.