[23a-C106-1~8] 12.2 評価・基礎物性

[23a-C106-5] 機械学習を用いた低エネルギー逆光電子分光スペクトルの自動解析

〇草野 佑紀¹、吉田 弘幸^2,3 (1.千葉大院融合、2.千葉大院工、3.千葉大分子MCRC)

キーワード：低エネルギー逆光電子分光法、機械学習

電子親和力(EA)は、有機半導体素子の設計等に不可欠な情報である。EAは低エネルギー逆光電子分光(LEIPS)スペクトルの立ち上がりから決定する。しかし、データの解析には熟練した解析者が必要であるという課題がある。そこで、機械学習を用いたEAの決定を行った。本研究では、測定した有機分子の真空準位基準に変換した175個のLEIPSスペクトルデータを利用した。機械学習によって予測したEAと手動で解析したEAの差が±0.1eV以内で78%が予測できた。