| 体系的番号 |
JPMJAX22A2 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJAX22A2 |
研究代表者 |
桶谷 龍成 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2022 – 2024
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| 概要 | キラル結晶の顕微鏡写真に対して、深層学習を利用したキラリティの高速判別システムを構築します。従来、結晶性固体のキラリティは分光学的手法を用いて評価されてきました。しかし、結晶の異方性に起因する信号の除去が難しく、高速測定は現実的ではありません。本研究では、深層学習の特徴を利用して、結晶の検出からキラリティの判別までをEnd-to-endで学習できるシステムを目指します。
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| 研究領域 | AI活用で挑む学問の革新と創成 |
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