森川 大輔

深層学習駆動型QCBED法による多パラメータ局所構造解析

グラント番号：JPMJCR26X9

研究代表者 : 森川 大輔

主たる共同研究者

柴田 基洋	名古屋大学 未来材料・システム研究所　准教授

研究概要

従来のQCBED法における多パラメータ解析の「壁」を、深層学習（DL）の導入により突破する。DLによる高度な逆問題解析と従来型フィッティングを融合させた「深層学習駆動型QCBED解析プラットフォーム」の開発を目的とし、電子デバイス材料の性能を左右する原子位置や分極といった複数の局所構造パラメータを、ナノスケールで同時に分離・定量する革新的計測解析手法の確立を目指す。