Come l'Autoencoder Convoluzionale Distingue gli Spettri Raman di Albite e Microclino (How a Convolutional Autoencoder Distinguishes Raman Spectra of Albite and Microcline)

Lo scopo del lavoro è testare l'efficacia di un autoencoder convoluzionale avanzato nella distinzione di minerali con spettri Raman estremamente simili. Albite e Microclino, due feldspati con spettri visivamente quasi identici, sono stati scelti per questa prova. Lo scopo quindi è determinare se l'autoencoder può identificare differenze sottili e non evidenti a un'analisi superficiale, producendo così pseudo-spettri distinti e rappresentativi per ciascun materiale. È stato creato un dataset dedicato utilizzando esclusivamente spettri di Albite e Microclino dal database RRUFF. Un aspetto cruciale è stata l'inclusione sia di spettri depolarizzati che polarizzati, per fornire all'autoencoder un set di dati più ricco e complesso con ulteriori indizi per la differenziazione. È stato impiegato un autoencoder convoluzionale come modello principale, poiché gli strati convoluzionali sono particolarmente efficaci nel riconoscere e astrarre schemi locali e complessi all'interno di un segnale, rendendolo ideale per l'analisi spettroscopica. L'autoencoder ha superato il compito in modo eccezionale. Dopo l'addestramento, che ha raggiunto un valore di perdita (loss) eccezionalmente basso, i dati sono stati analizzati con un algoritmo di clustering. Il risultato è stato una separazione quasi perfetta di Albite e Microclino in due cluster distinti. Sebbene un singolo spettro di Albite sia finito nel cluster di Microclino, il successo è notevole perché il modello ha trovato una distinzione chiara e robusta in un set di dati dove le differenze sono quasi impercettibili. Questo risultato dimostra che l'autoencoder non è solo uno strumento di denoising, ma un potente esploratore di dati, in grado di scoprire schemi e differenze nascoste all'interno di insiemi di dati complessi. La strategia di usare il modello per generare pseudo-spettri distinti è quindi pienamente convalidata. A conferma della generalizzabilità del metodo, un'appendice presenta i risultati di un'ulteriore applicazione su Calcite e Siderite, in cui è stata ottenuta una separazione perfetta. Aragonite e Calcite sono stati anche utilizzati mostrando che l’autoencoder è in grado di distinguere tali minerali. In appendice si discute anche come l’autoencoder lavori e come la scelta del clustering, nel nostro caso il K-means, possa decidere l’esito del risultato. The aim of this work is to test the effectiveness of an advanced convolutional autoencoder in distinguishing between minerals with extremely similar Raman spectra. Albite and Microcline, two feldspars with visually almost identical spectra, were chosen as the subjects for this stress test. The goal is to determine if the autoencoder could identify subtle, non-obvious differences, thus producing distinct and representative pseudo-spectra for each material. A dedicated dataset was created using only Albite and Microcline spectra from the RRUFF database. A crucial aspect of this step was the inclusion of both depolarized and polarized spectra. Using polarized data provided a richer and more complex feature set, offering the autoencoder additional clues for differentiation. A convolutional autoencoder was employed as the core model. This architecture was chosen because convolutional layers are highly effective at recognizing and abstracting local and complex patterns within a signal (such as the shape, width, and position of peaks), making it an ideal candidate for spectroscopic analysis. The autoencoder performed exceptionally well. After training, which resulted in an exceptionally low loss value, the data was analyzed using a clustering algorithm. The outcome was a near-perfect separation of Albite and Microcline into two distinct clusters. While one single Albite spectrum ended up in the Microcline cluster, the success is formidable because the model found a clear and robust distinction in a dataset where the differences are almost imperceptible. This result proves that the autoencoder is not just a denoising tool but a powerful data explorer capable of uncovering hidden patterns and differences within complex datasets. The strategy of using the model to generate distinct pseudo-spectra is thus fully validated. To confirm the generalizability of the method, an appendix presents the results of an additional application on Calcite and Siderite, where a perfect separation was achieved. Aragonite and Calcite have also been used showing that the autoencoder is able to distinguish such minerals. In the appendix we also discuss how the autoencoder works and how the choice of clustering, in our case the K-means, can decide the outcome of the result.