La IA y los problemas difíciles del mundo · Química y materiales · arXiv · 2026-10-21
TexFlow: aprendizaje de la textura cristalográfica en la variedad SO(3) mediante flujos de normalización
Título original: TexFlow: learning crystallographic texture on SO(3) manifold via normalizing flows
La textura cristalográfica, que describe estadísticamente las orientaciones de los granos en materiales policristalinos, se analiza convencionalmente mediante funciones de distribución de orientaciones y figuras polares, pero estas no permiten por sí solas una modelización predictiva de los vínculos proceso-estructura-propiedad, y las rotaciones, que viven en el grupo no euclidiano SO(3), limitan el uso de los métodos estándar de aprendizaje automático. TexFlow es un flujo normalizador condicional que aprende distribuciones de probabilidad sobre rotaciones en SO(3) mediante una representación de ortogonalización de Gram-Schmidt de seis dimensiones, admite el modelado condicional p(R|c), donde c puede consistir en parámetros de procesado como la temperatura o el estado de deformación, e introduce visualizaciones de la textura basadas en la fibración de Hopf. Validado tanto en conjuntos de datos experimentales como simulados, captura con precisión las texturas multimodales y su evolución condicional, proporcionando un marco basado en datos para los vínculos proceso-textura.