情報科学的手法を用いた格子欠陥構造と物性間の相関性の解明

利用信息科学方法阐明晶格缺陷结构与物理性质之间的相关性

基本信息

项目摘要

材料中には,点欠陥,粒界,表面などの様々な「欠陥」が含まれている.材料の機能は,原子が規則正しく整列した結晶だけではなく,欠陥における特殊な原子・電子構造の影響を大きく受ける.このような欠陥を材料設計に活用するためには,欠陥の機能を正しく理解する必要がある.原子・電子構造を実験的に解析する手法は種々様々存在するが,欠陥のようにナノ・原子レベルで原子・電子構造を解析する場合には,内殻電子励起分光法が非常に強力である.内殻電子励起分光法は内殻軌道の電子が伝導帯へ励起する際に必要なエネルギーを吸収,またはエネルギー損失として測定する手法であり,測定されたスペクトル(core-lossスペクトル)の形状は伝導帯の形状を反映する.しかしそのスペクトル形状は局所的な原子構造や化学結合により複雑に変化するためスペクトルを解釈する,つまりスペクトルから原子構造や化学結合の情報を抽出するのは非常に難しい.また,実験スペクトルを解釈するには,理論計算から得られたスペクトルと比較することで物質を同定する必要がある.一方で近年では,装置の発展により非常に優れた時空間分解でcore-lossスペクトルを取得することが可能である.その結果,一度の実験で何千ものスペクトルが取得可能となる.一方でこれらすべてを従来のように理論計算を併用して解釈するのは現実的ではない.そこで本研究では,機械学習を用いることで新しいcore-lossスペクトル解析法の開発に取り組んだ.結果,機械学習を用いて,励起スペクトルの予測,スペクトルからの物性抽出,スペクトル-構造相関性を行うことに成功した.
In the material, the temperature, the point, the grain boundary, the surface temperature, the temperature, the temperature, Due to the lack of mechanical knowledge, it is necessary to understand that it is necessary to do so. there are many kinds of analytical methods for the production of atomic electrons. there are some problems, and there are some problems in the analysis of atomic electronic devices. The internal generator excitation spectrophotometry is very powerful. The internal generator excitation spectrophotometry is very powerful. The internal generator excitation spectrophotometry is very important. The internal generator excitation spectrometer method is very powerful. The internal generator excitation spectrometer method is very strong. The internal generator excitation spectrometer method is very strong. To determine the shape of the core-loss, the shape is reflected in the shape. The chemical combination of the atoms in the office of the shape is analyzed in this paper. The chemical combination of the atoms in the office is very sensitive. It is reasonable to calculate that it is necessary to do the same. On the one hand, in recent years, the equipment is very expensive. It is possible to obtain the results of the core-loss space decomposition test. Once upon a time, there was a great deal of trouble in order to obtain the possibility of success. One party did a lot of research on the calculation of computer theory. In the course of this study, the mechanical science used the analytical method of the new core-loss test to obtain the data of the tissue. As a result, the mechanical science was used to encourage the students to learn more about the future. The physical properties are extracted, and the physical properties are extracted.

项目成果

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Quantitative estimation of properties from core-loss spectrum via neural network
  • DOI:
    10.1088/2515-7639/ab0b68
  • 发表时间:
    2019-04-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Kiyohara, Shin;Tsubaki, Masashi;Mizoguchi, Teruyasu
  • 通讯作者:
    Mizoguchi, Teruyasu
Machine learning for structure determination and investigating the structure-property relationships of interfaces
用于结构确定和研究界面的结构-性能关系的机器学习
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Oda Hiromi,Kiyohara Shin;Mizoguchi Teruyasu
  • 通讯作者:
    Mizoguchi Teruyasu
Data-Driven Approach for Core-Loss Spectroscopy; Prediction of Spectra and Quantification of Properties
数据驱动的磁芯损耗光谱方法;
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kiyohara Shin;Tsubaki Masashi;Mizoguchi Teruyasu
  • 通讯作者:
    Mizoguchi Teruyasu
Machine Learning Approach to Discover the Correlation between Core-loss Spectra and Materials Information via Clustering and Decision Trees
通过聚类和决策树发现磁芯损耗谱与材料信息之间相关性的机器学习方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kiyohara Shin;Mizoguchi Teruyasu
  • 通讯作者:
    Mizoguchi Teruyasu
Searching the stable segregation configuration at the grain boundary by a Monte Carlo tree search
通过蒙特卡罗树搜索搜索晶界处的稳定偏析构型
  • DOI:
    10.1063/1.5023139
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kiyohara Shin;Mizoguchi Teruyasu
  • 通讯作者:
    Mizoguchi Teruyasu
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