החוקרים השתמשו גם בעקיפת רנטגן בסינכרוטרון אחר - מקור האורות של קרינת סטנפורד סינכרוטרון של SLAC - שניסה לשחזר את התנאים הקיימים בסוללה, ובנוסף סיפק מודל סוללה עם חלקיקים רבים.
כל שלושת צורות הנתונים שולבו בפורמט כדי לעזור לאלגוריתמים של למידת מכונה ללמוד את הפיזיקה בעבודה בסוללה.
בעוד שאלגוריתמים טיפוסיים של למידת מכונה מחפשים תמונות שאינן תואמות או אינן תואמות קבוצה של תמונות אימונים, במחקר זה יישמו החוקרים מערך נתונים עמוק יותר מניסויים וממקורות אחרים כדי לאפשר תוצאות מעודנות יותר.
המחקר נהנה מיכולת לייחד את המצבים הכימיים של כמאה חלקיקים בודדים. כל חלקיק נבחר הצטלם בכ- 100 שלבי אנרגיה שונים במהלך תהליך הרכיבה, ובסך הכל 50 תמונות.
הנתונים מניסויי ALS וניסויים אחרים שולבו עם נתונים ממודלים מתמטיים עם טעינה מהירה, ועם מידע על הכימיה והפיזיקה של טעינה מהירה, ושולבו באלגוריתמים של למידת מכונה.
"במקום שהמחשב יבין ישירות את המודל על ידי פשוט הזנת נתונים, כפי שעשינו בשני המחקרים הקודמים, לימדנו את המחשב כיצד לבחור או ללמוד את המשוואות הנכונות, ובכך את הפיזיקה הנכונה", אומר חוקר סטנפורד, סטיבן. דונגמין קאנג.