KI und die schwierigen Probleme der Welt · Physik · arXiv · 2026-10-22
Kompositionelle neuronale Netze zur multimodalen Inversion von Röntgen- und Neutronenstreuung
Originaltitel: Compositional neural networks for multimodal X-ray and neutron scattering inversion
Forschende entwickelten ein Framework, das separat trainierte Posterior-Schätzer zur Inferenzzeit kombiniert, um Mehrdeutigkeiten bei der Rekonstruktion von Strukturen aus Streumessungen zu begegnen. Demonstrationen mit Reflektometrie kombinierten mehrere Neutronenkontraste sowie Röntgen- mit Neutronenmessungen und zeigten, dass vortrainierte Modelle eine gemeinsame Strukturanalyse unter Einbeziehung von Unsicherheiten ohne dediziertes gemeinsames Neutraining unterstützen können.