[17p-S2_204-1~18] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

16:30 〜 16:45奨励賞エントリー

[17p-S2_204-12] 機械学習を活用したXANESの理論計算と実験間の系統的な補正

〇王 憶楠¹、藤方 悠¹、Wong Louis¹、村松 康司²、溝口 照康¹ (1.東京大生産研、2.兵庫県立大高度研)

キーワード：

機械学習、X線吸収近傍構造分光法、第一原理計算

本研究では，機械学習を活用し，密度汎関数理論計算によるXANESスペクトルの定量的再現を目的とした。従来の計算ではピーク間隔の過小評価等の課題がある。そこで，有機化合物のC, N, O-K端スペクトルに対し、実験値と計算値とのデータセットを構築し、機械学習モデルを訓練した。さらに全エネルギー差に基づき化学シフトを補正した結果，テストセットで高い予測精度を達成し，理論と実験のギャップを埋める有効な手法を確立した。