#01 情報科学と量子ビームの融合によるマルチスケール・マルチモーダル構造解析

ミクロからマクロスケールに至る物質・材料の階層的な不均一構造を誰でも簡単かつ定量的に計測・解析し知識とすることを可能にする、革新的なマルチスケール・マルチモーダル構造解析システム（CaaS : Characterization as a Service） を実現します。

実現を目指すこと

• 最適な計測条件を自動で策定する方法論の確立：適応型実験デザイン法
• シグナル・ノイズ比の低い計測データからの情報抽出：ハイスループット計測
• 計測データ解析の自動化：機械学習による多目的最適化
• マルチスケール・マルチモーダル計測データからの情報抽出及び知識獲得：モダリティ変換

研究の特徴

• 個別の計測データの単なる解析ではなく、広い意味で量子ビーム計測そのものと情報科学(AI技術)を融合
• 複数の異なる計測手法のデータを情報科学により統合し、研究を総合的・多面的に進めるために必要な情報・知識として抽出、データベース化

主要メンバー（KEK物構研）

小野 寛太，武市 泰男，羽合 孝文，斉藤 耕太郎，山田 悟史

連携メンバー

上野 (QST)

主な手法

X線・中性子回折， X線・中性子小角散乱， X線・中性子反射率，X線吸収分光，走査型透過X線顕微鏡，中性子非弾性散乱，電子顕微鏡