[9p-W321-1~14] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[9p-W321-10] 畳み込みニューラルネットワークによる二次元X線回折パターンからの結晶配向度予測

〇石井 真史¹、小澤 哲也² (1.物材機構、2.リガク)

キーワード：人工知能、X線回折、配向度

Mg₂O₆Si₂の2次元X線回折パターンから、結晶方位のゆらぎ（配向度）をCNNで予測する計測インフォマティクスの有用性を検証した。高速シミュレータにより作成した完全単結晶（配向度0度）から多結晶（同90度）までの様々な回折パターンをCNNに学習させ、検証用の回折パターンの配向度を予測させたところ、良好な結果を得た。学習済みCNNを使った、高速・高精度の“その場”解析への展開が期待される。