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深層学習を利用した分子性結晶のキラリティ判別

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ACT-X

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

研究期間 (年度) 2022 – 2024
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。
研究領域AI活用で挑む学問の革新と創成

報告書

(2件)
  • 2023 年次報告書 ( PDF )
  • 2022 年次報告書 ( PDF )

URL: 

JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2023-12-27   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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