【公開日：2025.06.10】【最終更新日：2025.05.08】

課題データ / Project Data

課題番号 / Project Issue Number

24UT0008

利用課題名 / Title

ベイズ推論による実験計画法を用いたX線光電子分光実験の効率化

利用した実施機関 / Support Institute

東京大学 / Tokyo Univ.

機関外・機関内の利用 / External or Internal Use

内部利用（ARIM事業参画者以外）/Internal Use (by non ARIM members)

技術領域 / Technology Area

【横断技術領域 / Cross-Technology Area】（主 / Main）計測・分析/Advanced Characterization（副 / Sub）-

【重要技術領域 / Important Technology Area】（主 / Main）マテリアルの高度循環のための技術/Advanced materials recycling technologies（副 / Sub）-

キーワード / Keywords

高度素材識別技術/ Advanced material identification technology,電子分光/ Electron spectroscopy

利用者と利用形態 / User and Support Type

利用者名（課題申請者）/ User Name (Project Applicant)

竝河 伴裕

所属名 / Affiliation

東京大学大学院 新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻

共同利用者氏名 / Names of Collaborators in Other Institutes Than Hub and Spoke Institutes

ARIM実施機関支援担当者 / Names of Collaborators in The Hub and Spoke Institutes

沖津 康平

利用形態 / Support Type

（主 / Main）機器利用/Equipment Utilization（副 / Sub）-

利用した主な設備 / Equipment Used in This Project

UT-308：多機能走査型X線光電子分光分析装置(XPS)with AES

報告書データ / Report

概要（目的・用途・実施内容）/ Abstract (Aim, Use Applications and Contents)

ベイズ推論を用いた能動学習によって, X線光電子分光の計測時間が3倍以上短縮されることが人工データによって示唆されている[1]. 本研究では, この手法を実際の実験に対して適用し, どのくらいの実験時間の短縮に寄与したか検証する. 

実験 / Experimental

MoS2の粉末試料のS2pピークのナロースペクトルに対して, 能動学習を行い, 逐次的にエネルギーを設定し, 計測を行った. 少し数値実験と異なるスペクトルが見られたため, 原因を究明するべく, BN粉末試料, Moの金属試料, MoS2の金属試料の一般的なXPSの計測を行った(VersaProbeIII). 

結果と考察 / Results and Discussion

MoS2の粉末試料のS2pピークに対して, 能動学習によって, ピーク推定の精度やパラメータ推定の精度が向上することが確認された. 一方で, S2pピークは2つのピークに分かれるのが妥当と考えられていたが, 4つに分解されてしまった (図1). 試料の傾き等の誤差によって, 4つと判断されてしまったと考えられる. 現状の能動学習においては, 細かいズレが大きく影響するため, 今後ズレへの影響が小さい能動学習を構築し, 再計測を行う. 

図・表・数式 / Figures, Tables and Equations

図1: 能動実験と通常の実験のパラメータ事後分布の時間推移の比較. 上が能動学習による手法, 下が能動学習を使わない手法. 縦軸がピーク位置, 横軸が時間. 能動学習を使った場合は, 短い時間でパラメータの分布幅が狭まっている. 一方で, 中心付近のピークが4つに分裂していることが分かる.

その他・特記事項（参考文献・謝辞等） / Remarks(References and Acknowledgements)

[1] Tomohiro Nabika, Kenji Nagata, Shun Katakami, Masaichiro Mizumaki, Masato Okada. “Bayesian Active Learning with Model Selection for Spectral Experiments”, Scientific Reports, 14(1), 3680, February 2024.

成果発表・成果利用 / Publication and Patents

論文・プロシーディング（DOIのあるもの） / DOI (Publication and Proceedings)

口頭発表、ポスター発表および、その他の論文 / Oral Presentations etc.

特許 / Patents

特許出願件数 / Number of Patent Applications：0件
特許登録件数 / Number of Registered Patents：0件