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記事 【記者発表】スペクトルから思いもかけない物性をAIが予測 - 東京大学生産技術研究所

【記者発表】スペクトルから思いもかけない物性をAIが予測 - 東京大学生産技術研究所

【記者発表】スペクトルから思いもかけない物性をAIが予測 - 東京大学生産技術研究所
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〇発表者:溝口

〇発表のポイント:◆X線や電子線を物質に照射し、得られたスペクトルから物性を調べる分光実験では、1つのスペクトルから取得できる物性情報は限られていると考えられており、目的の物性に応じて別の装置や条件で実験し直す必要があった。◆今回、「内殻電子励起スペクトル」の解析に人工知能技術を利用したところ、このスペクトルと無関係と考えられてきた物性を含む11種類の物性情報を取得することに成功した。◆従来の常識では想定できない物性情報を既存の分光実験から取得できる可能性を示しており、今後の物質開発の大幅な効率化や、新機能の発見への貢献が期待できる。

〇発表概要:

〇発表内容:<研究背景>

<研究内容>

<今後の展開>

〇発表雑誌:雑誌名:「Advanced Intelligent Systems」(オンライン版:独国夏時間10月15日(金)掲載)論文タイトル:Quantification of the properties of organic molecules using core-loss spectra as neural network descriptors(内殻電子励起スペクトルを記述子とした分子物性の定量)著者:Kakeru Kikumasa, Shin Kiyohara, Kiyou Shibata, and Teruyasu Mizoguchi(菊政 翔、清原 慎、柴田 基洋、溝口 照康)DOI番号:10.1002/aisy.202100103

〇問い合わせ先:東京大学 生産技術研究所

【記者発表】スペクトルから思いもかけない物性をAIが予測 - 東京大学生産技術研究所

〇用語解説:(注1)スペクトル

(注2)内殻電子励起分光法、内殻電子励起スペクトル

(注3)ニューラルネットワーク

(注4)分子量

(注5)内部エネルギー

(注6)HOMO-LUMO gap

(注7)遷移エネルギー

(注8)示量性物性(示量性変数)

(注9)感度分析

添付資料:図1

図2

タグ: 人工知能とは何ですかこれには次の機能が含まれます