[18p-B01-1~9] インフォマティクスが創る新しい材料科学とその実用化

[18p-B01-4] スパースモデリングによるX線回折データからの情報抽出

〇山崎 裕一^1,2,3 (1.物材機構MaDIS、2.JSTさきがけ、3.理研CEMS)

キーワード：イメージング、機械学習、データ科学

コヒーレントX線回折イメージングは試料に照射して得られるX線回折データから解析によって実空間像を再構成する計測手法である。スパースモデリングを適用し、評価関数に計測対象に関する事前知識を正則化として加えることによって、ノイズへの過学習を抑制し、欠損データを補完しながら、実空間像を再構成できることを明らかにした。精度の低い計測データからも効率的に情報抽出することが可能となる本手法について紹介する。