1種類のスペクトルだけで11種類の物性情報を得ることに東大生研が成功

(上)今回の研究の模式図。順伝播型ニューラルネットワークの入力として炭素から得られた内殻電子励起スペクトル(C-K edge)が用いられ、さまざまな分子物性の予測が試みられた。(下4点のグラフ)さまざまな物性の予測結果。左から、HOMO-LUMO gap、遷移エネルギー、内部エネルギー、分子量。縦軸と横軸はそれぞれ予測値と正解値。つまり、対角線上の線の近くに点が多いほど予測精度が高いことが表されている (出所:東大生研Webサイト)

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