[17p-S2_204-1~18] 23.1 Joint Session N "Informatics"

4:30 PM - 4:45 PM JST(7:30 AM - 7:45 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[17p-S2_204-12] Bridging the Gap between Simulated and Experimental XANES Spectra via Machine Learning

〇Yinan Wang¹, Yu Fujikata¹, Louis Wong¹, Yasuji Muramatsu², Teruyasu Mizoguchi¹ (1.IIS. U-Tokyo, 2.LASTI. U-Hyogo)

Keywords:

Machine Learning,X-ray Absorption Near-Edge Structure,First-principle calculations

本研究では，機械学習を活用し，密度汎関数理論計算によるXANESスペクトルの定量的再現を目的とした。従来の計算ではピーク間隔の過小評価等の課題がある。そこで，有機化合物のC, N, O-K端スペクトルに対し、実験値と計算値とのデータセットを構築し、機械学習モデルを訓練した。さらに全エネルギー差に基づき化学シフトを補正した結果，テストセットで高い予測精度を達成し，理論と実験のギャップを埋める有効な手法を確立した。