ナノ計測インフォマティクス

1.1 データ処理基盤（クラウド環境、大規模データ処理系、機械学習フレームワーク、データベース、データ構造）
2.1 マテリアル科学（マテリアルインフォマティクス、リモート実験、ラボオートメーション等）
2.2 計算工学・ものづくり（データ駆動シミュレーション、構造解析、流体解析、暗黙知の解析、コネクテッドインダストリー　等）
2.3 環境・エネルギー（エネルギーシステム、再生可能エネルギー、生態系、物質循環、ライフサイクル等）

溝口　照康

生産技術研究所

教授

電子エネルギー損失分光（EELS）やX線吸収分光（XAFS）は触媒や電池、半導体などの開発に広く利用されている強力なナノ計測手法です。我々はそれらナノ計測法と機械学習を組み合わせた新しい物質解析手法の開発に取り組んでいます。現在までの研究で、スペクトルに含まれる未知情報の抽出に成功しています。

プロジェクトに関するURL

http://www.edge.iis.u-tokyo.ac.jp $${r2018_SETTINGS.langTextNewWindow}$

共同実施者

・産業技術総合研究所（AIST）
・物質・材料研究機構（NIMS）
・京都大学
・弘前大学

主な関連論文

"Learning excited states from ground states by using an artificial neural network"
S. Kiyohara, M. Tsubaki, and T. Mizoguchi
npj Comp. Mater., 6 (2020) 68-1-6 DOI:10.1038/s41524-020-0336-3.

"Machine learning applications for ELNES/XANES"
T. Mizoguchi and S. Kiyohara
Microscopy, 69 (2020) 92-109. DOI:10.1093/jmicro/dfz109

"Quantitative estimation of properties from core-loss spectrum via neural network"
S. Kiyohara, M. Tsubaki, Kunyen Liao, and T. Mizoguchi
J. Phys.: Materials, 2 (2019) 024003-1-9.

"Data-driven approach for the prediction and interpretation of core-electron loss spectroscopy"
K. Kiyohara, T. Miyata, K. Tsuda, and T. Mizoguchi
Scientific Reports, 8 (2018) 13548-1-12.