Cómo unos datos EIS precisos pueden mejorar significativamente la precisión de los modelos de IA
Buenas prácticas para realizar mediciones de impedancia fiables y reproducibles
La espectroscopia de impedancia electroquímica (EIS) es una técnica clave para caracterizar sistemas electroquímicos. Para un análisis basado en IA, la calidad de los datos es crucial. Este libro blanco describe cómo los investigadores pueden garantizar la validez de las mediciones EIS mediante el cumplimiento de cuatro criterios esenciales: linealidad, invariancia temporal, condiciones de estado estacionario y ruido mínimo. Presenta métodos de validación como los gráficos de Lissajous, las pruebas de Kramers-Kronig y las comparaciones de modelos. También se analizan indicadores de buena calidad como la resolución del ángulo de fase y la reproducibilidad. Por último, se explica cómo seleccionar circuitos equivalentes apropiados para una interpretación significativa. Este recurso es ideal para los investigadores que pretenden generar conjuntos de datos robustos para el entrenamiento de IA y el modelado electroquímico.
Datos de calidad.
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