Компактное представление информации о локальной структуре вещества в методах машинного обучения для задач обработки данных XANES-спектроскопии

В работе предложен метод представления данных о локальной атомной структуре в виде гистограмм парных радиальных функций распределения с разрешением по типам атомов. Метод используют для построения дескриптора структуры, необходимого для определения структуры вещества методами машинного обучения и искусственного интеллекта. Особенностью метода является использование одновременно двух наборов парных радиальных функций распределения: для пар всех типов атомов и для пар с выделенным поглощающим атомом. Разработанный подход апробирован на примере задачи определения ближнего окружения атомов серебра в центрах окраски в натриево-силикатных стеклах по данным спектров рентгеновской абсорбционной спектроскопии вблизи K-края поглощения Ag. Информативность предложенного дескриптора структуры продемонстрирована путем возможности воссоздания трехмерной модели структуры центра окраски серебра из соответствующих гистограмм парных расстояний. При использовании нескольких методов машинного обучения было показано, что предложенный дескриптор позволяет добиться качественного воспроизведения спектров XANES для центров окраски в стекле в рамках метода конечных разностей, что позволяет сократить время расчета спектров XANES на четыре порядка. Построенная модель машинного обучения позволяет установить фундаментальную связь между атомным строением центров окраски в стеклах и XANES-спектром серебра, необходимую для определения строения стекол.