[22p-52A-1~17] 23.1 Joint Session N "Informatics"

5:00 PM - 5:15 PM JST(8:00 AM - 8:15 AM UTC)

[22p-52A-15] Properties of Convolutional Neural Networks for Predicting Space Groups from X-ray Diffraction Patterns of Inorganic Materials and Its Application to Experimental Data

〇Hiroyuki Ozaki¹, Naoya Ishida¹, Tetsu Kiyobayashi¹ (1.AIST)

Keywords:

Convolutional Neural Network,Space Group Prediction,X-ray Diffraction Pattern

我々は畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づく無機材料のX線回折パターンからの空間群予測に取り組んでいる。本予測器はICSDから取得した16万件の結晶構造に基づくX線回折シミュレーションパターンを学習し、予測精度は約80%である。本講演では、本予測器における精度向上への取り組みおよび実験データへの適用事例について報告する。