特許

J-GLOBAL ID：202203011832063738

機械学習を用いた結晶構造解析方法

発明者： 新津 直幸 ,  小林 伸彦 ,  岡本 敏宏 ,  竹谷 純一
出願人/特許権者： パイマテリアルデザイン株式会社 ,  国立大学法人 東京大学
代理人 (1件)： 弁理士法人平和国際特許事務所
公報種別：特許公報
出願番号（国際出願番号）：特願2019-030157
公開番号（公開出願番号）：特開2020-134382
特許番号：特許第7158683号
出願日： 2019年02月22日
公開日（公表日）： 2020年08月31日
請求項（抜粋）：

【請求項1】 粉末状の結晶に放射線を照射して得られる実測回折パターンからピーク位置を抽出するためのピーク位置抽出モデルを機械学習により生成する方法であって、 既知の結晶構造から学習用回折パターンを生成する学習データ生成工程と、 前記学習用回折パターンを学習データとして用いる機械学習により前記ピーク位置抽出モデルを生成する学習工程と、を有することを特徴とする、機械学習によるピーク位置抽出モデル生成方法。

IPC (3件)：

G01N 23/2055 ( 201 8.01) ,  G01N 23/207 ( 201 8.01) ,  G06N 3/02 ( 200 6.01)

FI (3件)：

G01N 23/205 320 ,  G01N 23/207 ,  G06N 3/02