[20p-A402-1~14] 3.9 Terahertz technologies

△ [20p-A402-5] Analysis of Terahertz Spectroscopic Measurement Data of Ion Hydration State Using Machine Learning

〇(M1)Daiki Kawakami¹, Hitoshi Tabata¹ (1.The Univ. of Tokyo)

Keywords:Terahertz Spectroscopy, Machine Learning, Hydration

テラヘルツ波は、0.1~10 THz の周波数を持つ電磁波で、この周波数領域は、抗体抗原反応の分子間結合や水分子と溶質との間の水和による分子間結合などの分子間結合エネルギーに対応している。そのため近年、バイオ分野において、上記の特徴を持つテラヘルツ波を用いた生体関連物質の分光センシング応用が研究されている。しかし一般に、分子間結合力の分散は大きいため、テラヘルツ帯に現れる分子間結合エネルギーに由来するピークはブロードである。また、テラヘルツ波のエネルギー(0.4~40 meV)は低く、熱エネルギー(~25 meV)に埋もれやすい。そのため、赤外分光や光電子分光に比べて、テラヘルツ分光ではピークを抽出することが難しい。そこで本報では、機械学習を用いて、イオン性分子の水和状態を測定したテラヘルツ分光データのスペクトル形状から学習モデルを作製し、分光データの解析を試みた。