[9p-Z09-1~18] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[9p-Z09-7] 有機分子におけるスペクトル―物性相関

〇菊政 翔¹、清原 慎²、柴田 基洋^1,3、溝口 照康^1,3 (1.東大院工、2.東工大IIR、3.東大生研)

キーワード：ELNES XANES, 機械学習, 物性予測

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．