[9a-W321-1~11] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

△ [9a-W321-11] 機械学習を用いた内殻電子励起スペクトルからの物性予測

〇清原 慎¹、椿 真史²、溝口 照康¹ (1.東大生研、2.産総研)

キーワード：内殻電子励起分光法、機械学習、ニューラルネットワーク

内殻電子励起分光法は高い空間・エネルギー分解能を有しており，理論計算を併用することで局所的な原子構造や化学結合状態を解析できる強力な手法である．しかし，理論計算を用いてもスペクトルから測定領域の物性を定量化することは容易ではない．本研究ではニューラルネットワークを用いることで，スペクトルから局所的な物性を直接定量化することに成功した．