Les expériences de diffusion de neutrons sont un outil essentiel pour l'étude de la structure moléculaire des composés. Le diffractomètre à neutrons en poudre HB-2A au réacteur à isotopes à haut flux d'ORNL réalise des études magnétiques sur des échantillons en les illuminant avec différents faisceaux de neutrons à énergie et en enregistrant les neutrons diffusés. Une identification et un alignement appropriés des échantillons pendant une expérience sont essentiels pour garantir la collecte de données de haute qualité. Actuellement, ce processus est effectué manuellement par des scientifiques de la ligne de faisceau. RadiaSoft, en collaboration avec les scientifiques et les ingénieurs de la ligne de faisceau d'ORNL, a développé un logiciel basé sur l'apprentissage automatique pour automatiser l'identification des échantillons. Nous utilisons un réseau neuronal convolutionnel entièrement connecté configuré dans une architecture U-Net pour identifier l'échantillon et son centre de masse. Nous déplaçons ensuite l'échantillon à l'aide d'un EPICS IOC personnalisé basé sur Python interfacé avec les moteurs. Dans ce poster, nous fournissons un aperçu de nos outils d'apprentissage automatique et montrons nos résultats identifiant des échantillons à l'ORNL.
Chen et al. (jeu,) ont étudié cette question.