講演情報
[16a-M_B104-9]機械学習を用いたSTSスペクトルの客観的分類手法
〇(DC)関 温杜1、新井田 眞衣1、名和 憲嗣2、三俣 千春3、山田 豊和1,4 (1.千葉大工、2.産総研、3.筑波大、4.千葉大分子キラル)
キーワード：
走査トンネル顕微鏡、走査トンネル分光、機械学習
従来のSTS解析では、スペクトル分類を人の目に依存することが多く、客観性や再現性に課題があった。本研究では機械学習を用いて膨大なSTSスペクトルから特徴量の抽出と数値的な分類が可能な、客観的解析手法を提案する。STS分光像ではエネルギーごとの電子状態の空間分布変化により、正確な分類が難しい。そこで全エネルギー領域のスペクトル情報を用いた分類により、エネルギー位置に依存しない電子状態マッピングを実現した。