Un agente scientifico ad apprendimento autonomo per la diffrazione a raggi X

Abstract degli autori

Una sfida centrale per gli agenti scientifici è trasformare l’esperienza di analisi in competenze riutilizzabili fondate su evidenze fisiche. Presentiamo Gan Jiang, un agente ad apprendimento autonomo per la diffrazione di raggi X da polveri, basato su un ecosistema di analisi della diffrazione che abbiamo sviluppato: XMatcher, XQueryer, XDecomposer e WPEM. Insieme, questi strumenti coprono l’identificazione delle fasi, la scomposizione multifase e la modellizzazione dell’intero diffrattogramma vincolata dalla fisica. Gan Jiang trasforma l’esperienza di analisi in abilità eseguibili individuando le cause degli insuccessi, rivedendo le istruzioni e il codice delle abilità e convalidando le modifiche prima di riutilizzarle, senza riaddestrare il modello linguistico né cambiare i modelli fisici sottostanti. Le abilità selezionate usando dati di sviluppo e fissate prima della valutazione su dati tenuti da parte ottengono punteggi di raffinamento superiori a quelli delle abilità originali progettate da esperti in FullProf, GSAS-II e PyWPEM. L’agente risolve riflessi fortemente sovrapposti, quantifica le cinque fasi di un cosmetico dell’antico Egitto, segue l’evoluzione del reticolo in una batteria in funzione e confronta configurazioni atomiche in un catalizzatore a ossido disordinato. Su DeltaXRDbench ottiene i risultati migliori tra i metodi valutati nell’identificazione monofase e multifase, sia su dati simulati sia su dati sperimentali. Senza informazioni fornite sulla composizione, le accuratezze top-1 nell’identificazione monofase raggiungono rispettivamente il 96,30\%, l’81,78\% e il 40,83\% su MP500, RRUFF e opXRD, rispetto al 58,00\%, al 58,47\% e al 26,45\% del migliore metodo di confronto. Questi risultati mostrano come un ecosistema integrato di strumenti scientifici possa sostenere agenti capaci di ricavare conoscenze strutturali dalle misurazioni e, al tempo stesso, accumulare competenze analitiche convalidate e trasferibili a nuovi campioni.