Artificial Intelligence for Spectral Analysis: a Comprehensive Framework
Creators: name: Xie, Xiang
Publisher: name: Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Year: 2023

description: Die Spektralanalyse wird in diversen akademischen und industriellen Bereichen eingesetzt, um relevante Elementinformationen zu extrahieren. Bei der qualitativen Analyse ist eine genaue Identifizierung der vorhandenen Elemente erforderlich, und bei der quantitativen Analyse, die Konzentrationen aller relevanten Elemente müssen präzis bestimmt werden. Obwohl die aktuellen kommerziellen Ansätze hervorragende Ergebnisse bei der Elementquantifizierung liefern können, stoßen sie immer noch an ihre Grenzen: hohe Rechenzeit (insbesondere bei komplexen Aufgaben), personalintensive manuelle Elementidentifizierung und erhebliche Kosten für die Gerätekalibrierung. In dieser Dissertation wird ein umfassendes, auf neuronalen Netzen basierendes System für die Spektralanalyse in großem Maßstab entworfen. Um eine neue und angemessene Baseline zu erstellen, wobei die meisten gängigen Elemente (bis zu 28) abdeckt werden können, werden umfangreiche Experimente durchgeführt, um die erforderliche Trainingsdatengröße zu untersuchen, geeignete Netzwerkarchitekturen auszuwählen und problemspezifische Konfigurationen zu analysieren. Bei den Quantifizierungsaufgaben erreicht der vorgestellte Ansatz im Vergleich zu den klassischen Methoden die gleiche Fehlerquote mit einer signifikanten Geschwindigkeitssteigerung um einen Faktor von über 400. Auch für die qualitative Analyse wird die Klassifizierung von Elementen mit einer ausgezeichneten Genauigkeit von über 99\% bei realen Messungen automatisiert, wobei die Dimension der Eingabedaten auf einer interpretierbaren Weise stark reduziert wird. Darüber hinaus erfordern neuronale Netze in der Regel große Rechen- und Speicherressourcen, so dass die Anwendung mit Problemen in Bezug auf Latenzzeiten, Speicherplatzbedarf und Stromverbrauch konfrontiert sein kann, insbesondere bei Endgeräten mit geringer Leistung. Um dieses Problem zu lösen, wurde ein hybrider Ansatz entwickelt, der die Ausführung neuronaler Netze optimiert, beschleunigt und dennoch die endgültige Leistung beibehält. Die Ergebnisse auf verschiedenen Zielhardwareplattformen zeigen, dass dieser hybride Ansatz in den meisten Fällen eine bis zu 52-fache Komprimierung der Modellgröße und eine 600-fache Beschleunigung mit sogar besserer Performanz erreichen kann, was den Einsatz auf Edge-Geräten mit geringen Kosten ermöglicht. Um schließlich die letzte Hürde des Kalibrierungsproblems auf dem Weg zu einem großflächigen Einsatz auf einer großen Anzahl von Geräten in der Industrie zu überwinden, wird ein auf Meta-Learning basierender Ansatz entwickelt, um hervorragende Kalibrierungsergebnisse mit minimalen Kosten zu erreichen, indem die neuronale Netze lernen zu kalibrieren. Das allgemeine Spektralanalyseproblem wird als Multi-Geräte-Multi-Konfigurationsaufgabe formuliert und es erreicht die beste Fehlerrate vor und nach der Kalibrierung bei verschiedenen unbekannten Geräten. Im Vergleich zu den Basisansätzen mit Kalibrierung, schneidet es auch ohne Kalibrierung gleich gut ab, was in einem realen Szenario sehr praktisch ist, wo ein unbekanntes Gerät ohne verfügbare Referenzproben für die Kalibrierung eingesetzt werden muss. Darüber hinaus zeigt die Ressourcenanalyse, dass der Ansatz deutlich weniger Ressourcen für den industriellen Einsatz erfordert, was zu einem enormen Einsparungs- und Wachstumspotenzial beiträgt.