[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-W321-11] X線回折パターンからの結晶構造予測

〇鈴木 雄太^1,2、日野 英逸³、小嗣 真人¹、小野 寛太² (1.理科大基礎工、2.高エネ研、3.統数研)

キーワード：X線回折、機械学習、マテリアルズインフォマティクス

本研究では、測定データを全自動かつ高速に解析することを目的として、機械学習を用いてXRDパターンから結晶構造の予測を試みた。約20万件の結晶構造からXRDパターンを網羅的に計算し学習用データとし、機械学習アルゴリズムには教師あり学習の手法の一つであるRandom Forestを用いた。これらを通じて、​​機械学習を用いて測定データから物理量を推定する逆問題を解く普遍的な方法論を提案する。