講演情報
[16p-PB2-10]機械学習によるSPMナノ構造識別：損失関数の最適化
〇近藤 壮一郎1、辻 明宏2、山下 隼人2、稲見 栄一1 (1.高知工大院工、2.阪大院基礎工)
キーワード：
機械学習、走査型トンネル顕微鏡、原子間力顕微鏡
近年、走査プローブ顕微鏡（SPM）の分野では、機械学習(ML)を用いたナノ構造識別が、ビッグデータ解析の観点から注目されている。本研究では、MLモデル内部の損失関数最適化により、ナノ構造識別精度の向上を検討した。構造的特徴を組み込んだ独自損失関数により、SPM像中のナノ構造に対する検出精度が向上することを示した。講演では、本手法および結果の詳細を報告し、損失関数がナノ構造識別精度に与える影響を議論する。