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[18a-A401-2] 有機高分子材料分析に向けた機械学習による炭素K吸収端ELNES/XANESの形状予測の検討
キーワード：内殻励起電子スペクトル、機械学習、データベース
炭素を含む高分子・複合材料は様々な分野の研究対象となっており，構造・組成の微視的分析手法の発展が必要である．本研究では第一原理計算により得た炭素K吸収端スペクトルデータセットに対し機械学習を適用することで，有機分子の構造から炭素K吸収端スペクトル形状を低コストで予測することを試みた．その結果，グラフ畳み込みニューラルネットワークにより分子構造からの炭素K吸収端スペクトルの形状が概ね予測できた．