Come i dati EIS precisi possono migliorare significativamente l'accuratezza dei modelli AI
Migliori pratiche per misure di impedenza affidabili e riproducibili
La spettroscopia di impedenza elettrochimica (EIS) è una tecnica fondamentale per caratterizzare i sistemi elettrochimici. Per un'analisi guidata dall'intelligenza artificiale, la qualità dei dati è fondamentale. Questo libro bianco illustra come i ricercatori possono garantire misure EIS valide rispettando quattro criteri essenziali: linearità, invarianza temporale, condizioni di stato stazionario e rumore minimo. Introduce metodi di validazione come i diagrammi di Lissajous, i test di Kramers-Kronig e i confronti tra modelli. Vengono inoltre discussi gli indicatori di buona qualità come la risoluzione dell'angolo di fase e la riproducibilità. Infine, viene illustrato come selezionare circuiti equivalenti appropriati per un'interpretazione significativa. Questa risorsa è ideale per i ricercatori che intendono generare insiemi di dati robusti per l'addestramento dell'IA e la modellazione elettrochimica.
Questo libri bianchi è in Inglese.
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