[23a-12F-1~9] 6.6 プローブ顕微鏡

9:45 〜 10:00

[23a-12F-2] [第45回論文奨励賞受賞記念講演] 材料組織と表面電位のデータを融合する機械学習解析手法の開発

〇寶 雄也¹、小澤 敬祐¹、山口 正輝¹ (1.神戸製鋼)

キーワード：

ケルピンプローブフォース顕微鏡,機械学習,アルミニウム合金

筆者らはアルミニウム合金を対象に，KFMで得られる表面電位分布が組織中に存在する化合物の元素濃度分布によって異なることに着目し，両者のデータをビッグデータとして捉え機械学習解析を行う手法を開発した．この手法を活用し，母相と化合物との間に生じている電位差に寄与する因子の抽出と電位差の予測を試みた．