講演情報
[15p-P06-10]説明可能AIによる磁気構造とエネルギーの物理的情報変換モデルの開発
〇(B)坪内 敢志1、長岡 竜之輔1、谷脇 三千輝1、町田 陽太郎1、Lira Foggiatto Alexandre1、小嗣 真人1 (1.東理大先進工)
キーワード：
磁性材料、スピンテクスチャー、深層学習
ミクロな磁気構造はマクロな磁気特性を司る重要な情報源である。磁気デバイスの高度化には磁気構造の物理的メカニズムの理解が必要であり，因果関係の解析は基礎と応用の両面で重要である。しかし，磁気構造は複雑な形状を示すため，定量化は困難なのが現状である。そこで，本研究では説明可能AIを活用し，定量的かつ解釈性の高いモデルの構築を目指す。特に機能の背後にあるエネルギーに着眼し， AutoEncoderを用いて学習モデルを構築する。