東京理科大学の研究者は、材料科学におけるこれまで知られていなかった準結晶相を検出する深層学習モデルを開発しました

『東京理科大学の研究者が、未知の準結晶相を発見！驚くべき深層学習モデル開発』

物質における新しい結晶構造を発見する探求は、電子から製薬まで幅広い産業において重要な意味を持ち、科学的な探求の中核となってきました。原子の秩序だった配置によって定義される結晶材料は、技術の進歩で重要な役割を果たします。これらの構造を正確に特定し、特徴づけるためには、X線回折などの方法に依存してきました。しかし、異なる結晶構造の複雑な混合物を持つ多相サンプルの出現は、正確な特定に困難をもたらしました。

この課題に対処するために、東京理科大学（TUS）の研究者と一流の機関との共同研究により、新しい深層学習モデルが紹介されました。研究では、多相粉末X線回折パターンから舞い降りた抽象的な二十面体の非周期結晶（i-QC）相を検出することができる機械学習ベースのバイナリ分類器の開発が概説されています。

研究者たちは、80の畳み込みニューラルネットワークを利用したバイナリ分類器を構築しました。彼らは、予想されるi-QC相パターンをシミュレートするために設計された合成的な多相X線回折パターンを使用してこのモデルを訓練しました。厳格な訓練の結果、このモデルは非凡な性能を発揮し、92％を超える精度を誇りました。440以上の測定されたX線回折パターンを解析し、6つの合金系で異なる未知の材料からの結晶構造を正確に特定しました。

• このAI研究レビューでは、衛星画像とディープラーニングの統合による資産ベースの貧困の測定について探求しています
• ロンドン大学の研究者がDSP-SLAMを紹介：深い形状の事前情報を持つオブジェクト指向SLAM
• アップルの研究者がパラレルスペキュラティブサンプリング（PaSS）を紹介：言語モデルの効率とスケーラビリティにおける飛躍

このモデルは、優位な成分を検出する能力にとどまらず、混合物中で主要な成分でない場合でも、舞い降りたi-QC相を効果的に特定する能力を持っています。また、その潜在性はi-QC相に留まらず、新たな十角形および十二角形非周期結晶やさまざまな結晶材料の特定にも応用する可能性を示唆しています。

このモデルは、多相サンプルの特定プロセスを迅速化するという精度を持っています。このモデルの成功によって支えられたこの技術革新は、中空シリカ、鉱物、合金、液晶など、物質科学の相特定に重要な役割を果たしており、エネルギー貯蔵の最適化から電子技術の進歩まで、多様な産業分野において革新的な技術進展の約束を持っています。

この研究の影響は、単なる非周期結晶相の特定を超えて、物質分析におけるパラダイムシフトをもたらします。これにより、物質科学において未知の領域を探索するための科学者の能力が向上し、加速された発見と革新の時代が到来するでしょう。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!