[3J1-OS-15a] AI for Scienceのリアル

10:15 〜 10:30

[3J1-OS-15a-06] 多相粉末X線回折データに対する潜在相モデリングを用いた空間群同定

〇村田 智也¹ (1. トヨタ自動車株式会社)

キーワード：

機械学習、マテリアルズインフォマティクス、X線回折

粉末X線回折（XRD）における空間群同定は、結晶構造解析の重要な初期段階であるが、既存手法の多くは単相または既知相のみを前提としており、未知相を含む多相試料への適用は困難であった。本研究では、多相粉末XRDプロファイルから空間群を推定するため、潜在相モデリングに基づく新しい学習フレームワークを提案する。混合回折信号を複数の潜在的な相成分として表現し、教師あり学習により各相に対応する対称性情報を抽出することで、個々の回折パターンを明示的に分離することなく空間群の同定を可能とする。結晶学データベースから構築した大規模な多相XRDシミュレーションデータセットを用いた評価により、本手法がデータベース外相を含む条件下でも有効であることを示す