[9p-W321-1~14] 23.1 Joint Session N "Informatics"

[9p-W321-12] Feature extraction and spatial mapping of synchrotron radiation

〇Kentaro Kutsukake¹, Takefumi Kamioka², Kenichi Inoue³, Shogo Fukami⁴, Noritaka Usami⁴, Masahiro Nakahara⁵, Marwan Dhamrin⁵, Takuo Sasaki⁶, Seiji Fujikawa⁶, Masamitu Takahasi⁶ (1.RIKEN, 2.Meiji Univ., 3.IIFS, Nagoya Univ., 4.Grad. School Eng., Nagoya Univ., 5.Toyo Aluminium K.K., 6.QST)

Keywords:Machine learning, X-ray diffraction, mapping

近年、実験・計測機器の性能向上に伴い、得られる計測データの量は飛躍的に増加しており、特に、大強度ビームによる高速・短時間測定が可能な放射光実験では顕著である。そこで、得られた大量データを有効活用し、測定対象に関する情報を余すことなく抽出することが求められている。本研究では、X線回折パターンの試料表面でのマッピングを対象とし、機械学習によって多数の複雑なパターンから特徴を抽出し、マッピングに応用することを検討した。