講演情報
[22p-52A-15]無機材料のX線回折パターンから空間群を予測する畳み込みニューラルネットワークの特性と実験データへの適用
〇尾崎 弘幸1、石田 直哉1、清林 哲1 (1.産総研)
キーワード：
畳み込みニューラルネットワーク,空間群予測,X線回折パターン
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。