AI技術がX線データでユニークな素材の「指紋」を生成し、識別する方法

Tokyo科学者たちは、AIとX線フォトン相関分光法(XPCS)を利用して、材料を特定する新しい方法を開発しました。この技術は、材料がストレスを受けたりリラックスしたりする際の変化を観察することを可能にします。

アルゴンヌ国立研究所の研究者たちは、強度相関分光法（XPCS）と無監督の機械学習アルゴリズムを活用しました。このAIは、人間には容易に理解できないX線データのパターンを見つけることができました。研究の主なポイントは次の通りです。

• ニューラルネットワークを用いたX線データの解析
• 材料の「指紋」や潜在表現の生成
• これらの指紋をマッピングして材料の進化を理解する
• オートエンコーダを使って指紋データを変換し解読する

そのアルゴリズムは、監視を必要としない一種のAIであり、X線結果から隠れたパターンを見つけることを学習します。これにより、大量の複雑なデータが簡略化されて理解しやすい要約に変換されます。これらの要約には、サンプルに関する重要な情報が含まれています。

アルゴンヌのポストドクトラル研究者であるジェームズ（ジェイ）・ホーワス氏は、この方法がなぜ必要なのかを説明しました。彼によれば、実験中に観察されるパターンは非常に複雑で、専門家でも理解するためにはAIの助けが必要だと言います。データを簡素化することで、科学者たちは材料の全体的な挙動を解明することができるのです。

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AI-NERDプロジェクトでは、オートエンコーダーを使って画像から独自のパターンを抽出しています。オートエンコーダーはまず元の画像をより簡素な形に変換し、その後デコーダーがその簡素な形から完全な画像を再構築します。このようにして似たパターンをグループ化し、研究者たちは「異なる条件下での素材の変化」を研究するための手引きを作成しました。

高度光子源（APS）施設は、これまでよりも500倍明るいX線ビームを生成します。このデータ増加により、効果的な分析にはAIが必要となります。アルゴンヌ国立研究所の理論および計算グループは、ポリマーの動態に関する分子シミュレーションに取り組み、これがAI-NERDのようなAIシステムの訓練に使用されます。

この研究の著者は、ジェームス・ホワース、シャオミン・リン、ホンルイ・ヘー、チントン・チャン、エリック・デュフレン、ミアオチ・チュー、スブラマニアン・サンカラナラヤナン、ウェイ・チェン、スレッシュ・ナラヤナン、マシュー・チェルカラです。これらの研究者の中には、シカゴ大学やイリノイ大学シカゴ校に所属している人もいます。

この進展は非常に重要です。将来の研究において、より高性能なX線装置から得られる詳細なデータが役立ちます。AIはX線画像を迅速に分類し、有用なパターンに整理することができ、材料科学において大きな進歩をもたらします。この方法により、異なる条件下での材料の挙動をより正確に研究することが可能になり、多くの分野で有用となるでしょう。