[9p-Z09-1~18] 23.1 Joint Session N "Informatics"

[9p-Z09-7] Spectrum-properties relationships of organic molecules

〇Kakeru Kikumasa¹, Shin Kiyohara², Kiyou Shibata^1,3, Teruyasu Mizoguchi^1,3 (1.Grad. Sch. of Eng., Univ. of Tokyo, 2.IIR, Tokyo Tech., 3.IIS, Univ. of Tokyo)

Keywords:ELNES XANES, Machine learning, Prediction of properties

ELNES及びXANESは局所領域の解析に強力な手法であるが，スペクトル形状と対象物質の物性の関係は不明瞭であるため，スペクトルの解釈は困難である．本研究では，有機分子の炭素K端スペクトルから機械学習により分子物性の定量予測を行った．ニューラルネットワークを用いて高精度での物性予測に成功した．予測が低い精度にとどまった物性については，条件を変更し精度改善を行った．