[2Aa01-14] データ駆動表面科学研究部会「データ駆動アプローチ研究の最近の動向」

[2Aa14S] 有機物・高分子材料TOF-SIMSスペクトルの機械学習による予測システム開発

*家持 圭佑¹、長谷川 慶²、青柳 里果^1,2 (1. 成蹊大学大学院理工学研究科、2. 成蹊大学理工学部)

飛行時間形二次イオン質量分析 (TOF-SIMS) は、二次イオンの発生機構およびフラグメント化が複雑であることから、スペクトルの解釈が難しいという課題がある。TOF-SIMSではデータベース化が難しいため、データベースに変わるシステムとして、機械学習による未知試料スペクトルの予測システムの構築を目指している。有機物・高分子試料を対象とし、本研究室で所蔵するデータを用いて基礎検討を実施した。