[16a-B508-1~10] 12.2 評価・基礎物性

[16a-B508-5] 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の 高精度化

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MCRC)

キーワード：機械学習、LEIPS、逆光電子分光

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。前回の発表では、機械学習を用いたLEIPSスペクトルの自動解析法を開発した。本研究では、スペクトルの平滑化やデータ量の増加を行い、学習モデルの精度を向上させた。予測結果と解析した値との差±0.1eV以内で90%が予測できた。