Die Röntgenbeugung (oder Röntgendiffraktometrie), kurz XRD, nutzt die Wechselwirkung von kristallinen Stoffen und Röntgenstrahlen auf atomarer Ebene zur Bestimmung verschiedener Eigenschaften. Hier wird eine Probe in Pulverform mit Röntgenstrahlen bestrahlt und ein resultierendes Interferenzmuster über dem Winkel 2θ aufgezeichnet. Die Position und Anzahl der Interferenzmaxima (Peaks) geben Aufschluss über die zugrunde liegende Kristallstruktur, während die relativen Peakhöhen im Verhältnis zu den elementaren Bestandteilen der Probe stehen. Daraus ergibt sich ein charakteristisches Diffraktionsmuster, welches sozusagen ein Fingerabdruck für die analysierte Probe ist. Alternativ existieren Messverfahren im Bereich der Materialwissenschaften oder der Chemie, welche ähnliche Signale erzeugen. Entweder wird ein schwingendes Signal aufgezeichnet und mittels Fourier-Transformation in seine grundlegenen Bestandteile aufgeteilt, oder das Spektrogramm wird direkt aufgenommen, beispielsweise in der Massenspektroskopie, welche Intensitäten im Verhältnis zu einer Zeit misst.

Da viele der Messverfahren schon lange bekannt und weit verbreitet sind, existieren umfangreiche Datenbanken mit bekannten Spektrogrammen zum Abgleichen und Identifizieren unbekannter Proben. In der Anwendung ist die Zuordnung einer unbekannten Probe jedoch kein einfaches Unterfangen, da natürlich auftretende Effekte (z. B. Defekte in der Kristallstruktur oder Messungenauigkeiten) zur Verschiebung von Peaks führen, wodurch kein einfaches Pattern Matching betrieben werden kann.

Als Alternative existieren Machine- oder Deep-Learning-Modelle, welche mit gemessenen oder simulierten Signalen trainiert für eine automatisierte Klassifikation eingesetzt werden können. Diese Modelle nutzen das gemessene Signal als Eingang und geben Wahrscheinlichkeiten für eine Liste an Kandidaten aus. Wenn ein diverser Trainingsdatensatz verwendet wird, sind die Modelle in der Lage Variationen zu eliminieren und robuste Klassifikationskriterium zu lernen, um Proben automatisch zu identifizieren.