| 体系的番号 |
JPMJPR25J9 |
研究代表者 |
山田 宏樹 東京農工大学, 工学研究院, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2025 – 2028
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| 概要 | コヒーレント回折イメージング(CDI)では情報科学を駆使して計測限界を補う研究が数多くなされていますが，計測コスト等の理由により大量の学習データを確保することが難しく，深層学習の活用は限定的でした．本研究では，数式駆動型教師あり学習を活用することで，実計測に則した高品質の学習データを計算機上で大量に生成する基盤を構築し，CDIの計測限界を突破する深層学習モデルの開発を目指します．
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| 研究領域 | 計測・解析プロセス革新のための基盤の構築 |
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