2023年第70回応用物理学会春季学術講演会

講演情報

一般セッション(ポスター講演)

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[17a-PB02-1~9] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

2023年3月17日(金) 09:30 〜 11:30 PB02 (ポスター)

09:30 〜 11:30

[17a-PB02-5] 機械学習を用いた顕微ラマンスペクトルの高速解析手法の開発とグラフェンの層数同定

〇(B)後藤 陸1,2、吉成 朝子1,2、鈴木 誠也2,3,4、安藤 康伸5、松村 太郎次郎5、小嗣 真人1、永村 直佳1,2,4 (1.東理大先進工、2.NIMS、3.JAEA、4.JST さきがけ、5.AIST)

キーワード:グラフェン

応力や層数等の影響を受けて物性が変化するグラフェンの解析において顕微ラマン測定は有用な測定手法であるが、大量の空間分布スペクトルの解析によるピーク位置や強度等の情報の抽出には多大な労力を要する。そこで我々は機械学習を用いた自動ピークフィットパッケージを用いて大量スペクトルデータの高速解析手法を開発した。この手法を用いてグラフェンの顕微ラマンデータの解析を行い、その結果から層数空間分布解析を行った。