L'IA face aux grands problèmes du monde · Physique · arXiv · 2026-10-22
Réseaux de neurones compositionnels pour l'inversion multimodale de la diffusion des rayons X et des neutrons
Titre original: Compositional neural networks for multimodal X-ray and neutron scattering inversion
Des chercheurs ont développé un cadre qui combine, au moment de l'inférence, des estimateurs a posteriori entraînés séparément afin de traiter l'ambiguïté dans la reconstruction de structures à partir de mesures de diffusion. Les démonstrations de réflectométrie ont combiné plusieurs contrastes neutroniques ainsi que des mesures de rayons X avec des mesures neutroniques, montrant que des modèles pré-entraînés peuvent prendre en charge une analyse structurelle conjointe tenant compte de l'incertitude, sans réentraînement conjoint dédié.