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[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
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。