Trong lĩnh vực thí nghiệm nguồn sáng synchrotron và khoa học vật liệu, cấu trúc tinh tế hấp thụ tia X (XAFS) là kỹ thuật phân tích cốt lõi để nghiên cứu cấu trúc nguyên tử cục bộ, trạng thái hóa học và tính chất điện tử của vật liệu. Tuy nhiên, các công cụ xử lý dữ liệu XAFS truyền thống có các vấn đề như quy trình rườm rà, thuật toán đóng và khả năng tương thích đa định dạng kém. TableXAFS ra đời – một nền tảng phân tích dữ liệu tương tác, mã nguồn mở, hiệu quả cao được thiết kế cho các thí nghiệm XAFS, được thiết kế để cho phép các nhà nghiên cứu nhanh chóng phân tích dữ liệu thí nghiệm phức tạp thông qua các quy trình tự động hóa, hoạt động trực quan và mô hình đa chiều.

Các tính năng chính của TableXAFS:

1. Xử lý tự động hóa dữ liệu toàn bộ quá trình

Tiền xử lý một chạm: Hỗ trợ nhập hàng loạt các định dạng dữ liệu chính của nguồn sáng synchrotron, tự động hoàn thành các bước tiền xử lý như hiệu chuẩn năng lượng, khấu trừ nền, chuẩn hóa.

Khử nhiễu thông minh so với nội suy: Tối ưu hóa tỷ lệ tín hiệu nhiễu dựa trên thuật toán học máy, phù hợp với phân tích mẫu tín hiệu thấp hoặc yếu.

2. Mô hình trực quan tương tác

Kết xuất đồ thị 3D động: Hiển thị 3D thời gian thực của phổ EXAFS, XANES thông qua tăng tốc GPU.

Hoạt động phù hợp kéo: Được xây dựng trong thư viện mô hình đa vật lý, hỗ trợ người dùng hoàn thành phù hợp cấu trúc thông qua đường cong tham số kéo và kéo, xác minh trực quan các thông số như phối hợp, chiều dài khóa, độ mất trật tự.

3. Hợp tác đa nền tảng và tích hợp đám mây

Phân tích hợp tác đám mây-đầu cuối: Dữ liệu và mô hình có thể được đồng bộ hóa với đám mây, hỗ trợ cộng tác đa nút trong nhóm.

Tích hợp JupyterNotebook: Kết nối liền mạch các tính toán hóa học lượng tử thông qua Python API để xây dựng hệ thống xác minh vòng kín "thử nghiệm tính toán".

Lợi thế kỹ thuật và đổi mới:

1. Thuật toán nguồn mở và khả năng mở rộng

Mã lõi được phát triển dựa trên Python/Julia Dual Engine, với các mô-đun thuật toán là nguồn mở và người dùng có thể tùy chỉnh các tham số tối ưu hóa hoặc nhúng các mô hình mới.

Cung cấp bộ công cụ phát triển plugin, hỗ trợ các chức năng mở rộng cơ quan của bên thứ ba.

2. Tối ưu hóa tính toán hiệu suất cao

Sử dụng tính toán song song đa luồng để tăng tốc với CUDA, rút ngắn nhiệm vụ phù hợp EXAFS truyền thống hàng giờ xuống mức phút.

Hỗ trợ tính toán cụm phân tán, phù hợp với các bộ dữ liệu quy mô lớn.

3. Quyết định hỗ trợ thông minh

Đề xuất cấu trúc AI: Dựa trên cơ sở dữ liệu vật liệu và mô hình học sâu, tự động đề xuất các mô hình cấu trúc có thể và giá trị ban đầu phù hợp.

Trực quan hóa truyền lỗi: Định lượng sự không chắc chắn của các tham số phù hợp bằng cách lập bản đồ nhiệt khoảng tin cậy với hình elip lỗi, tránh giải thích quá mức dữ liệu thực nghiệm.

Cảnh ứng dụng điển hình:

1​​. Mô tả chất xúc tác: Phân tích sự tiến hóa động của các vị trí hoạt động.

2. Nghiên cứu vật liệu pin: Theo dõi biến dạng cấu trúc cục bộ của kim loại chuyển tiếp trong quá trình sạc và xả pin lithium ion.

3. Khoa học môi trường: Định lượng hình thái hóa học và môi trường phối hợp của các chất ô nhiễm kim loại nặng trong đất/nước.

4. Thiết kế vật liệu nano: tiết lộ ảnh hưởng của các phối tử bề mặt chấm lượng tử đối với khoảng cách nguyên tử và mật độ trạng thái điện tử.