"presentations" "Title(English)","Title(Japanese)","Presenter(s)(English)","Presenter(s)(Japanese)","Conference name(English)","Conference name(Japanese)","Presentation date","Invited talk","Language","Presentation type","Organizer(English)","Organizer(Japanese)","Venue(English)","Venue(Japanese)","URL","Description(English)","Description(Japanese)" "System Development for Correlation Analysis with Measurement Meta-data and Spectral Structures in XPS data","System Development for Correlation Analysis with Measurement Meta-data and Spectral Structures in XPS data","村上 諒, 永田 賢二, 庄野逸, 篠塚 寛志, 吉川 英樹","村上 諒, 永田 賢二, 庄野逸, 篠塚 寛志, 吉川 英樹","MRM2023/IUMRS-ICA2023,","MRM2023/IUMRS-ICA2023,","2023-12-11","","eng","oral_presentation","","","","","","To promote data-driven materials research, the Research Data Express (RDE) cloud system has been developed as a system to operate workflows for rapid online registration of experimental data and automatic extraction of features from the data. In addition, we widely share the workflows on RDE. To develop a data-driven analysis of the registration data, we performed correlation analysis with spectral fine structures and meta-data such as sample pre-processing and measurement equipment. To achieve this correlation analysis, it is necessary to decompose the variations of spectral fine structures derived from the measured sample, pre-processing, and measurement perturbation into each element automatically. As a practical example, we developed an automatic decomposition method for correlation analysis on the subject of X-ray photoelectron spectroscopy (XPS). This method can automatically decompose the common spectral structure of the XPS spectra derived from the same type of samples (Common peak structure) and the spectral fine structure derived from the pre-processing and the equipment configuration (Individual structure). This method represented the individual structure by feature parameters. As a result, we can analyze the correlation between measurement meta-data and spectral structure quantitatively. The feature parameter was correlated with the equipment model number in the measured MnO powder sample. In the case of Mn2p XPS spectra, the feature parameters changed slightly in correlation with pre-processing of the powder samples.","" "Introduction to sample structure prediction from XPS data using Bayesian estimation and SESSA Simulator","ベイズ推定とSESSAを用いたXPS測定データからの試料構造予測手法の紹介","篠塚 寛志, 永田 賢二, スィリワルダナ ハルガマゲ マリンダ, 吉川 英樹, 庄野逸, 岡田真人","篠塚 寛志, 永田 賢二, スィリワルダナ ハルガマゲ マリンダ, 吉川 英樹, 庄野逸, 岡田真人","2023年日本表面真空学会学術講演会","2023年日本表面真空学会学術講演会","2023-10-31","","eng","oral_presentation","","","","","","We have developed a framework for solving the inverse problem of XPS by incorporating the SESSA, into Bayesian estimation to obtain an overall picture of the distribution of plausible sample structures from the measured XPS data. In this framework, the procedure for running the simulator, which originally required human trial and error, was fully automated. As a concrete example, an artificial sample with a four-layered structure of C2O (10 Å)/HfO2 (25 Å)/SiON (16 Å)/Si was designed, and the angle resolved XPS intensity data were generated. We performed an inverse-problem solution in our framework to obtain Bayesian posterior distributions of the composition and thickness of each layer of the pre-designed sample, and we succeeded in estimating the sample structure, including the true model. ","" "Development of an automatic spectral decomposition tool using reference data","Development of an automatic spectral decomposition tool using reference data","村上 諒, 永田 賢二, 篠塚 寛志, 吉川 英樹","村上 諒, 永田 賢二, 篠塚 寛志, 吉川 英樹","Annual Meeting of the Japan Society of Vacuum and Surface Science 2023 (JVSS 2023)","Annual Meeting of the Japan Society of Vacuum and Surface Science 2023 (JVSS 2023)","2023-10-31","","eng","oral_presentation","","","","","","To promote materials development based on data-driven science, it is essential to develop technologies for extracting features from high-dimensional measurement data such as images and spectra. There is a need for a system that automatically converts high-dimensional measurement data into features and stores the table data under AI-ready status. A cloud system, Research Data Express (RDE), is being developed to register experimental and computational data quickly. The RDE has workflows to automatically extract features from high-dimensional measurement data. As one of the feature extraction tools, we have developed an automatic spectral decomposition tool using reference data associated with physical states such as electron bound state and crystalline structure, etc. The developed tool can be used as part of the workflow functionality of the RDE. This spectral decomposition has high interpretability because it uses reference spectral data.","" "Development of a featurization tool for measurement spectra using reference data","参照データを利用した計測スペクトルの特徴量化ツールの開発","村上 諒, 永田 賢二, 吉川 英樹","村上 諒, 永田 賢二, 吉川 英樹","第84回応用物理学会秋季学術講演会","第84回応用物理学会秋季学術講演会","2023-09-19","","jpn","oral_presentation","","","","","","","日本語:データ駆動科学による材料開発を推進するためには,高次元な実験・計測データから特徴量を抽出する技術の開発が必須である.データから特徴量を自動抽出するワークフローを運用するシステムとして,クラウドシステム「Research Data Express(RDE)」の開発が進められている.我々は,その1つの特徴量化ツールとして,物理的な状態と紐づけられた参照データを利用して,計測スペクトルを特徴量化する解析ツールの開発を行なった" "材料計測スペクトルにおける解釈可能な特徴量抽出ツールの開発","材料計測スペクトルにおける解釈可能な特徴量抽出ツールの開発","村上 諒, 永田 賢二, 藤間 淳, 吉川 英樹","村上 諒, 永田 賢二, 藤間 淳, 吉川 英樹","日本金属学会2023年秋期(第173回)講演大会","日本金属学会2023年秋期(第173回)講演大会","2023-09-19","","jpn","oral_presentation","","","","","","","研究データを登録しクローズド/シェアのアクセス制御を行うデータ蓄積共用システムRDEの開発が進められている. 我々は,RDEに組み込む特徴量化機能の1つとして,スペクトル特徴量抽出ツールの開発を行った." "Bayesian spectral inference by XPS simulator for layer structure","層構造を対象としたXPSシミュレータによるベイズスペクトル推論","町田惇, 永田 賢二, 村上諒, 篠塚 寛志, 庄野逸, 吉川 英樹, 岡田 真人","町田惇, 永田 賢二, 村上諒, 篠塚 寛志, 庄野逸, 吉川 英樹, 岡田 真人","日本物理学会2023年春季大会","日本物理学会2023年春季大会","2023-03-22","","jpn","oral_presentation","","","","","","","XPSデータのバックグラウンド形状は物質組織の層構造と相関のある重要な情報である.このバックグラウンドを含めたスペクトル全域を再現できるXPS計測のシミュレータとしてSESSAが開発されているものの,その利用は解析者の経験に基づく解析結果の確認にとどまっている.そこで本研究では,XPSデータ解析におけるシミュレータを介した汎用的な物質組織の推定法の確立として,SESSAを生成モデルとして採用したベイズ推定手法を提案した.提案手法の有効性を調べるために,表面吸着層/Si酸化層/Si基板の層構造を持つ試料を想定して人工的に生成されたXPSデータから,SESSAを用いたベイズ推定手法を適用し,層構造に関するパラメータを推定する実験を行った.これにより,各元素軌道とそのバックグラウンドを含む広いエネルギーレンジの1つのデータだけから層構造が推定可能であることがわかった. " "Development of Automatic Sample Structure Determination Technique using Bayesian Estimation and XPS Simulator SESSA","ベイズ推定とXPSシミュレータSESSAによる試料構造の自動探索手法の開発","篠塚 寛志, 永田 賢二, 吉川 英樹, 庄野逸, 岡田真人","篠塚 寛志, 永田 賢二, 吉川 英樹, 庄野逸, 岡田真人","NIMS先端計測シンポジウム2023","NIMS先端計測シンポジウム2023","2023-02-24","","jpn","oral_presentation","","","","","","","XPSの実測データの限られた情報量から尤もらしい試料構造のパラメータの分布の全体像を得ることを目的として,ベイズ推定にXPSシミュレータSESSAを組み込み,XPSの逆問題を全自動で解く枠組みを開発した.例として4層構造の試料を仮定した仮想実験により得た人工データに対して検証し,最適なパラメータが得られるだけでなく,ベイズ事後確率分布を介してそれらの推定精度も求められることを確かめた." "金属組織画像におけるテクスチャ特徴量を利用したマテリアルズインフォマティクス","金属組織画像におけるテクスチャ特徴量を利用したマテリアルズインフォマティクス","遠藤瑛泰, 澤田 浩太, 古谷 佳之, 永田 賢二, 吉川 英樹, 庄野逸","遠藤瑛泰, 澤田 浩太, 古谷 佳之, 永田 賢二, 吉川 英樹, 庄野逸","第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022)","第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022)","2022-11-20","","jpn","oral_presentation","","","","","","","構造物の損傷や破壊などの状態を明らかにするために、材料組織の画像解析が行われている。判断には熟練者の知識や経験が不可欠であるが、熟練者の減少や技術伝承の観点からデータ解析技術開発が求められている。そこで本研究では、構造材料組織画像に対して、画像からの特徴量抽出および機械学習を適用した解析手法の提案を行う。" "XPSシミュレータを用いたベイズ的スペクトル解析","XPSシミュレータを用いたベイズ的スペクトル解析","町田惇, 永田 賢二, 村上諒, 篠塚 寛志, 庄野逸, 吉川 英樹, 岡田 真人","町田惇, 永田 賢二, 村上諒, 篠塚 寛志, 庄野逸, 吉川 英樹, 岡田 真人","第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022)","第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022)","2022-11-20","","jpn","oral_presentation","","","","","","","XPS(X線電子分光法)は物質の表面分析で広く使われている測定手法である.近年,XPSの計測をモデル化したシミュレータとしてSESSA(Simulation of Electron Spectra for Surface Analysis)が開発されているが,条件を与えてスペクトルを生成するといった利用に現状とどまっている.本研究では,シミュレータを介した汎用的な推定法の確立としてSESSAを用いたベイズ推定手法を提案する.人工的に生成されたデータに対して本手法を適用し,有効性を明らかにする." "Calculation of spectral similarity independent of measurement equipment","Calculation of spectral similarity independent of measurement equipment","村上諒, 篠塚 寛志, 永田 賢二, 吉川 英樹, 庄野逸","村上諒, 篠塚 寛志, 永田 賢二, 吉川 英樹, 庄野逸","The 28th Int’l Conf. on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications","The 28th Int’l Conf. on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications","2022-07-26","","eng","oral_presentation","","","","","","We often compared measured photoelectron spectra with other spectra for material development and quality control in the industry. In particular, X-ray photoelectron spectroscopy is used to detect surface contamination and chemical state changes. However, spectral data has perturbation of measurement devices, e.g., the difference in peak width due to the resolution of the device, and the difference in peak position due to the charging phenomenon in the spectral data. It is difficult to simply measure the distance between the measured spectra. Therefore, it is necessary to develop a method for calculating the similarity between spectra that is independent of the device. To establish a comparing procedure, we introduced a clustering method for spectral data to decouple the measurement perturbation. We designed the clustering method for detecting contamination components and sample heterogeneity. This study proposed an analytical model that separates the photoelectron peaks from the perturbation caused by the measurement device. We applied the method to calculate the similarity between the spectra. As a result, we show the proposed method could detect spectral data included with other components in the analysis of real X-ray photo-electron spectroscopy spectral data of TiO2.","" "MnO粉体試料のXPSスペクトルのラウンドロビンテストにおける共通ピーク構造に基づく定量評価","MnO粉体試料のXPSスペクトルのラウンドロビンテストにおける共通ピーク構造に基づく定量評価","篠塚 寛志, 村上諒, 原田 善之, 薗林豊, 陰地宏, 牧野久雄, 田中博美, 田口秀之, 坂本堯則, 森田温可, 若森昭彦, 木部奈緒子, 西田真輔, 高野みどり, 永田 賢二, 庄野逸, 吉川 英樹","篠塚 寛志, 村上諒, 原田 善之, 薗林豊, 陰地宏, 牧野久雄, 田中博美, 田口秀之, 坂本堯則, 森田温可, 若森昭彦, 木部奈緒子, 西田真輔, 高野みどり, 永田 賢二, 庄野逸, 吉川 英樹","第58回表面分析研究会","第58回表面分析研究会","2022-06-23","","jpn","oral_presentation","","","","","","","XPSのラウンドロビンテスト(RRT)において,装置由来および試料由来のピーク構造のばらつきを明確に分離した定量的な議論が困難という問題があった.この問題を解決するために,複数のスペクトルデータから共通ピーク構造を抽出する手法をXPSのRRTデータに適用した.その結果,共通ピーク構造を推定することに成功した.さらに,RRTデータの偏差のばらつきと実験レシピやXPS計測装置との相関関係が確認された.これらの技術や枠組みは,XPSスペクトルの「標準化」やXPS参照スペクトルデータベースを拡充するために不可欠である." "Automatic Structure Estimation Using Bayesian Estimation and XPS Simulator","XPSシミュレータとベイズ推定を用いた試料構造の自動探索","篠塚 寛志, スィリワルダナ ハルガマゲ マリンダ, 永田 賢二, 吉川 英樹, 庄野逸","篠塚 寛志, スィリワルダナ ハルガマゲ マリンダ, 永田 賢二, 吉川 英樹, 庄野逸","2022年第69回応用物理学会春季学術講演会","2022年第69回応用物理学会春季学術講演会","2022-03-22","","jpn","oral_presentation","","","","","","","内部構造を持つ試料の非破壊の断層解析のために、角度分解X線光電子分光法(ARXPS)がしばしば用いられる。本研究ではXPSシミュレータSESSAを介した逆問題システムを構築し、ARXPSデータから未知試料構造を推定するための手法を開発した。例として4層構造の試料を仮定した仮想実験により得た人工データに対して検証し、最適なパラメータが得られるだけでなく、ベイズ事後確率分布を介してそれらの推定精度も求められることを確かめた。" "Automatic analysis of unknown components in XPS depth profile spectra","深さ分解XPSスペクトル解析における未知成分の自動推定","村上諒, 吉川 英樹, 永田 賢二, 篠塚 寛志, 田中博美, 飯塚猛, 庄野逸","村上諒, 吉川 英樹, 永田 賢二, 篠塚 寛志, 田中博美, 飯塚猛, 庄野逸","2022年第69回応用物理学会春季学術講演会","2022年第69回応用物理学会春季学術講演会","2022-03-22","","jpn","oral_presentation","","","","","","","我々は,参照スペクトルを活用した全自動スペクトル解析手法の開発を目的としている.そのため本研究では,参照スペクトル群に一部欠落がある場合でも実測スペクトルを自動解析できるよう手法を発展させ,任意のVoigt関数の足し合わせで表現した未知成分を自動照合の過程に組み込んだ.その結果,既知/未知成分のピークパラメータだけでなく,未知成分を表現するピークの最適本数まで推定することも可能となった." "Metallo-supramolecular Polymer Synthesis Driven by Data-science","Metallo-supramolecular Polymer Synthesis Driven by Data-science","サントラ ディネス チャンドラ, イブライム リズワングル, 長畑 律子, 永田 賢二, 出村 雅彦, 樋口 昌芳","サントラ ディネス チャンドラ, イブライム リズワングル, 長畑 律子, 永田 賢二, 出村 雅彦, 樋口 昌芳","日本化学会 第102春季年会(2022)","日本化学会 第102春季年会(2022)","2022-03-23","","eng","oral_presentation","","","","","","A series of Fe(II)-MSPs with a hyperbranch 3-D structurewere successfully synthesized using a three type ofditopic and two types of tritopic ligands as the cross-linker. By changing the molar ratio of ditopic andtritopic, significantly different EC properties wereobserved. In addition, the changing the polymerstructure will be useful for improving the EC propertiesof the other MSPs.","" "Bayesian Estimation for Multi-element XPS Spectrum Analysis using SESSA as a Generative Model","SESSAを生成モデルに用いた多元素XPSスペクトル解析に向けたベイズ推定","町田惇, 永田 賢二, 村上諒, 篠塚 寛志, 庄野逸, 吉川 英樹, 岡田 真人","町田惇, 永田 賢二, 村上諒, 篠塚 寛志, 庄野逸, 吉川 英樹, 岡田 真人","2022年第69回応用物理学会春季学術講演会","2022年第69回応用物理学会春季学術講演会","2022-03-22","","jpn","oral_presentation","","","","","","","XPSは物質の表面分析で広く使われている測定手法であるが,その分析にはしばしば解析者の経験に基づく解析が必要とされるなどの課題があった.先行研究では,この課題を解決する手法としてXPS解析におけるベイズ推定手法が提案された.本研究では,さらに先行研究における生成モデルを近似式からシミュレータSESSAに置き換えることで,試料に対し,層構造を設定し,膜厚などのパラメータも推定できるようにした." "Automatic Estimation of XPS Reference Spectra for TiO2 Semiconductor Free from Equipment-derived Arbitrariness","Automatic Estimation of XPS Reference Spectra for TiO2 Semiconductor Free from Equipment-derived Arbitrariness","村上 諒, 永田 賢二, 吉川 英樹, 篠塚 寛志, 庄野 逸","村上 諒, 永田 賢二, 吉川 英樹, 篠塚 寛志, 庄野 逸","Material Research Meeting 2021 (MRM2021)","Material Research Meeting 2021 (MRM2021)","2021-12-13","","eng","oral_presentation","","","","","","The identification of compound species in a sample is performed by XPS using reference spectra measured for reference candidate compounds. However, for the same compound species, if the material is a semiconductor or an insulator, there is an issue of arbitrary shifting of the energy axis due to differences in the position of the Fermi level in the band gap, the presence or absence of band bending, and differences in the conditions for neutralization of charging-up by electron emission during X-ray irradiation. The energy resolution and background intensity of the reference spectrum also differ depending on the difference in the X-ray crystal monochromator and the electron energy analyzer. To precisely identify multiple compound species of semiconductors and insulators in the sample by comparing measured XPS spectra with XPS reference spectra, it is necessary to quantitatively evaluate the equipment-derived arbitrariness of the reference spectra. We propose a method for constructing optimal material-derived common structures from multiple data sets.","" "多数のXPSスペクトルデータを用いた共通ピーク構造の抽出","多数のXPSスペクトルデータを用いた共通ピーク構造の抽出","村上諒, 庄野逸, 永田 賢二, 篠塚 寛志, 吉川 英樹","村上諒, 庄野逸, 永田 賢二, 篠塚 寛志, 吉川 英樹","2021年度 実用表面分析講演会","2021年度 実用表面分析講演会","2021-11-18","","jpn","oral_presentation","","","","","","","X線光電子分光(XPS)において,同一の単相化合物試料を測定しても,装置の違いや実験条件により観測スペクトルの形状が異なる.そのため,未知試料の同定にあたって、異種装置で得られた XPSデータベースにある単相化合物の観測スペクトルの参照方法が作業者に依存する問題がある.本研究では,計測によって揺らいだ多数の観測スペクトルからその揺らぎを排除した共通ピーク構造を推定する手法の開発を行なった.例として文献から取得したTiO2のTi2pスペクトルデータ15個を対象に,共通ピーク構造を抽出した結果を紹介する." "多数スペクトルデータを利用した共通ピーク構造の逆推定","多数スペクトルデータを利用した共通ピーク構造の逆推定","村上諒, 庄野逸, 永田 賢二, 篠塚 寛志, 吉川 英樹","村上諒, 庄野逸, 永田 賢二, 篠塚 寛志, 吉川 英樹","2021年日本表面真空学会学術講演会","2021年日本表面真空学会学術講演会","2021-11-03","","jpn","oral_presentation","","","","","","","X線光電子分光(XPS)において,同一の単相化合物試料を測定しても,装置の違いや実験条件により観測スペクトルの形状が異なる.そのため,未知試料の同定にあたって、異種装置で得られた XPSデータベースにある単相化合物の観測スペクトルの参照方法が作業者に依存する問題がある.本研究では,計測によって揺らいだ多数の観測スペクトルからその揺らぎを排除した共通ピーク構造を推定する手法の開発を行なった." "Prediction of electron inelastic mean free paths for inorganic compounds with a machine learning approach","Prediction of electron inelastic mean free paths for inorganic compounds with a machine learning approach","リュウ シュン, Lihao Yang, Dabao Lu, Zhufeng Hou, 永田 賢二, 達 博, 吉川 英樹, 田沼 繁夫, Yang Sun, Zejun Ding","リュウ シュン, Lihao Yang, Dabao Lu, Zhufeng Hou, 永田 賢二, 達 博, 吉川 英樹, 田沼 繁夫, Yang Sun, Zejun Ding","13th International Symposium on Atomic Level Characterizations for New Materials and Devices '21 (ALC '21 Online)","13th International Symposium on Atomic Level Characterizations for New Materials and Devices '21 (ALC '21 Online)","2021-10-19","","eng","oral_presentation","","","","","","Electron inelastic mean free paths (IMFPs) are important parameters in surface analysis methods like electron spectroscopy and microscopy. In previous work[1], we present a machine learning (ML) method using elemental material dependent parameters describe and predict IMFPs of elemental materials from the calculated IMFPs for a group of 41 elemental materials from the paper by Shinotsuka et al.. Based on experience of the prediction of elemental material electron IMFPs, here we continuously extended the usage of the same machine learning method on 42 compounds. Our findings suggest that machine learning is still very efficient and powerful on compounds IMFP description, and possess many advantages than traditional empirical formulae.","" "Metal temperature prediction from optical micrographs using machine learning","機械学習を用いた光学顕微鏡写真からのメタル温度予測","遠藤 瑛泰, 澤田 浩太, 永田 賢二, 吉川 英樹, 庄野 逸","遠藤 瑛泰, 澤田 浩太, 永田 賢二, 吉川 英樹, 庄野 逸","日本金属学会 2021年秋期 第169回講演大会","日本金属学会 2021年秋期 第169回講演大会","2021-09-14","","jpn","oral_presentation","","","","","","","オーステナイト系ステンレス鋼は,高いクリープ強度を有することから発電プラントに広く使用されているが,早期破壊が発生していることが報告されている。早期破壊を考慮したクリープ強度評価に加えて、高強度ステンレス鋼の余寿命評価は、高経年化した発電所の安全運転のために重要である。部品の余寿命を予測するためには金属の温度、応力、運転時間が必要となる。しかし、実際の発電所では、部品の金属温度は不明な場合もあり、鉄鋼の業界専門家は、部品の光学顕微鏡写真から微細構造の観察によって、金属温度の予測を行っている。本研究では、光学顕微鏡写真から金属温度を予測するための機械学習を用いたフレームワークを提案する。" "Development of Analysis Method for Unknown Components Estimation in XPS spectral analysis","XPS スペクトル解析における未知成分の推定手法の開発","村上 諒, 庄野逸, 篠塚寛志, 永田 賢二, 吉川英樹","村上 諒, 庄野逸, 篠塚寛志, 永田 賢二, 吉川英樹","2021年 第68回応用物理学会 春季学術講演会","2021年 第68回応用物理学会 春季学術講演会","2021-03-16","","jpn","oral_presentation","","","","","","","参照スペクトル群に欠落が生じている場合でもスペクトル解析を行うことができる手法の開発は、スペクトルの全自動解析を実現するための重要な課題である。そこで本研究では、参照スペクトル群の欠落部分を未知成分として、自動的にスペクトル解析を行う手法の開発を目的とした。提案手法は、既知/未知成分のピークパラメータだけでなく、未知成分を表現するピークの個数まで推定することが可能である。" "Bayesian Estimation for Multi-element XPS Spectrum Analysis using Basis Functions with Multiple Peaks","多重ピークを基底関数とした 多元素XPS スペクトル解析に向けたベイズ推定","町田 惇, 永田 賢二, 村上 諒, 篠塚寛志, 庄野逸, 吉川英樹, 岡田 真人","町田 惇, 永田 賢二, 村上 諒, 篠塚寛志, 庄野逸, 吉川英樹, 岡田 真人","2021年 第68回応用物理学会 春季学術講演会","2021年 第68回応用物理学会 春季学術講演会","2021-03-16","","jpn","oral_presentation","","","","","","","XPSは物質の表面分析で広く使われている測定手法であるが,その分析では,操作者の恣意性が分析結果に含まれるという問題がある.本研究では新たに交換モンテカルロによるベイズスペクトル分解手法を提案し,人工データに対して実験をおこなった.この手法により,モデルパラメータの事後分布が得られるので,未知試料の正しい推定ができるだけでなく,推定値の信頼区間も議論できるようになる." "Small-angle X-ray Scattering of Voids in Carbon Fibers Considering the Length Distribution of Voids","小角X線散乱を用いた炭素繊維のボイド解析におけるボイドの長さ分布を考慮した解析法の検討","出村 雅彦, 永田 賢二, 木村大輔, 秋本直輝, 塩谷正俊, 杉本慶喜, 宝田亘, 入澤寿平","出村 雅彦, 永田 賢二, 木村大輔, 秋本直輝, 塩谷正俊, 杉本慶喜, 宝田亘, 入澤寿平","第47回炭素材料学会年会 ","第47回炭素材料学会年会 ","2020-12-09","","jpn","oral_presentation","","","","","",""," 炭素繊維は構造材として様々な用途に用いられており,科学的に力学物性を理解することは物性向上および安全性の観点から非常に重要である.特に,炭素繊維は引張強度に比べ圧縮強度が低く,それは内部に含まれるボイドに起因すると考えられている.本研究ではそのボイド解析として小角X線散乱測定を利用した新たな手法提案を行う.これまでにボイドの長手方向に長さはRulandによって提案されていたが,Pitch系炭素繊維において適用できないものがあることがわかり課題であった.そこで,これまでの解析手法での,ボイドの長手方向長さを一定とする仮定から,長さ分布のあるモデルに拡張をし解析を行った.それらの解析によって得られた値は密接に関係すると考える炭素繊維の軸方向圧縮強度とも相関を示しており,正しい解析が行えていると考えている." "High Throughput Analysis Method for XPS Data Sets Using BIC Auto Peak Fitting Technique.","BIC自動ピークフィッティング技術を用いたXPSデータセットのハイスループット解析手法","永田 賢二, 角谷 正友, 田沼 繁夫, 篠塚 寛志, 登坂 弘明, 原田 善之, 松波 成行, 吉川 英樹, 庄野逸, 村上諒","永田 賢二, 角谷 正友, 田沼 繁夫, 篠塚 寛志, 登坂 弘明, 原田 善之, 松波 成行, 吉川 英樹, 庄野逸, 村上諒","2020年度 実用表面分析講演会 Symposium on Practical Surface Analysis 2020 (PSA-20)","2020年度 実用表面分析講演会 Symposium on Practical Surface Analysis 2020 (PSA-20)","2020-11-24","","jpn","oral_presentation","","","","","","","篠塚らが開発したActive Shirley法とスペクトルに適用するスムージング強度を変化させて得た多数の初期ピークパラメータの自動生成、多数個の初期ピークパラメータに由来する多数個の解の候補からベイズ情報量基準(BIC)を用いて最適解を選別する(手動設定を必要としない)自動ピークフィッティング(BICフィッティング法と呼称する)を用いることで、解析者依存性を排除したピークフィッティングを多数のXPSスペクトルのデータセットに適用した。この方法により、従来人手では膨大な時間と手間から実施が非常に困難であった多数本のスペクトル解析のハイスループット化が実現可能となることを紹介する。" "Development of method analyzing multiple core level XPS spectral data using reference spectra","参照スペクトルを使った多元素XPSスペクトルの解析手法の開発","村上 諒, 庄野逸, 永田 賢二, 篠塚寛志, 吉川英樹","村上 諒, 庄野逸, 永田 賢二, 篠塚寛志, 吉川英樹","2020年日本表面真空学会学術講演会","2020年日本表面真空学会学術講演会","2020-11-19","","jpn","oral_presentation","","","","","","","参照スペクトルを複数ピークの線形和から成る基底関数でモデル化し多相化合物のスペクトルと照合することで、化合物の成分比率を全自動で推定する手法を開発した。モデル化された参照スペクトルを利用することにより、計測装置に依存したエネルギー分解能の違いや試料の表面電荷に依存するピークシフト量の違いの補正を容易にする。これにより、他機関の計測装置で測定したスペクトルデータや文献のスペクトルデータを活用することが可能となった。" "Automatic analysis of XPS spectrum using information criterion with estimation of confidence interval ","情報量規準を用いた信頼区間推定付きのXPSスペクトルの自動解析","篠塚寛志, 永田 賢二, 吉川英樹, 本武陽一, 庄野逸, 岡田 真人","篠塚寛志, 永田 賢二, 吉川英樹, 本武陽一, 庄野逸, 岡田 真人","2020年日本表面真空学会学術講演会","2020年日本表面真空学会学術講演会","2020-11-19","","jpn","oral_presentation","","","","","","","我々はこれまでに,ノイズが大きく複雑なXPSスペクトルにおいても従来経験的に得てきた解と整合する解をベイズ情報量規準を介して自動で抽出する,解析者依存性のない低コストで実用的なスペクトル分解手法(BIC-fitting)を開発した.この手法を拡張し,我々は信頼区間推定付きBIC-fitting手法を開発した.様々な人工スペクトルデータに対してベイズ的交換モンテカルロ法によりスペクトル分解を行い,ベイズ事後確率分布の可視化によるフィッティングパラメータの信頼区間を評価した.その結果から,パラメータの信頼区間とピーク間距離やS/N比との関係を表す一般的なモデル式を導出した.求めたいパラメータを所望の信頼区間で得るために必要なS/N比を推定することができるため,実験計画に利用することが可能である." "Relationship between voids considering length distribution in carbon fibers and compressive strength of carbon fibers","長さ分布を考慮した炭素繊維のボイド解析と炭素繊維の圧縮強度の関係","永田 賢二, 秋本直輝, 出村 雅彦, 木村大輔, 塩谷正俊, 宝田亘, 入澤寿平, 杉本慶喜","永田 賢二, 秋本直輝, 出村 雅彦, 木村大輔, 塩谷正俊, 宝田亘, 入澤寿平, 杉本慶喜","2020年 繊維学会秋季研究発表会","2020年 繊維学会秋季研究発表会","2020-11-05","","jpn","oral_presentation","","","","","","","炭素繊維は多くの高強度繊維に見られる傾向である、引張強度に比べ圧縮強度が著しく低いという欠点を有する。これは曲げ強度において大きく影響し、繊維に曲げ変形が加わった際に、圧縮側での破壊が早くにおきて繊維の座屈が起きてしまう。それらのことから、繊維の圧縮強度の主要因を欠陥解析から正しく理解することで材料設計に資すると考えられる。  一方で、繊維軸方向の圧縮強度に大きく寄与すると考えられている、ボイドの長手方向の長さの解析手法としてRulandによって提案される方法があるが、特定の炭素繊維においてその方法では解析解が得られないケースが見られた。そこで本研究では、ボイドの長手方向の長さ分布を仮定した拡張モデルを導出し、その新たな方法で得られたボイド情報と繊維軸方向の圧縮強度の関係を報告する。 " "Automatic sparse modeling of XPS spectrum using information criterion with estimation of confidence interval","情報量規準を用いた信頼区間推定付きのXPSスペクトルの自動スパースモデリング","篠塚寛志, 岡田 真人, 吉川英樹, 永田 賢二, 本武陽一, 庄野逸","篠塚寛志, 岡田 真人, 吉川英樹, 永田 賢二, 本武陽一, 庄野逸","第81回応用物理学会秋季学術講演会","第81回応用物理学会秋季学術講演会","2020-09-08","","jpn","oral_presentation","","","","","","","我々はこれまでに,ノイズが大きく複雑なXPSスペクトルにおいても従来経験的に得てきた解と整合する解をベイズ情報量規準を介して自動で抽出する,解析者依存性のない低コストで実用的なスペクトル分解手法(BIC-fitting)を開発した.この手法を拡張し,我々は信頼区間推定付きBIC-fitting手法を開発した.様々な人工スペクトルデータに対してベイズ的交換モンテカルロ法によりスペクトル分解を行い,ベイズ事後確率分布の可視化によるフィッティングパラメータの信頼区間を評価した.その結果から,パラメータの信頼区間とピーク間距離やS/N比との関係を表す一般的なモデル式を導出した.このモデル式を実際に実スペクトルに適用して求めたパラメータの信頼区間が,ベイズ的交換モンテカルロ法から得られる信頼区間と良く一致することを確かめた." "Development of Reference Spectrum Estimation from a Large Amount of Spectral Data","多量のスペクトルデータを利用した参照スペクトルの推定手法の開発","村上 諒, 庄野逸, 篠塚寛志, 吉川英樹, 永田 賢二","村上 諒, 庄野逸, 篠塚寛志, 吉川英樹, 永田 賢二","第81回応用物理学会秋季学術講演会","第81回応用物理学会秋季学術講演会","2020-09-08","","jpn","oral_presentation","","","","","","","我々は,データベースや文献などから単一の化合物に対する複数のスペクトルデータが与えられた状況において、それら全てのデータを統一的に表現することができる参照スペクトルの構造を求める手法を開発した。化合物由来の参照スペクトルの構造については、擬似Voigt関数で表現し、データ間での揺らぎを表現するために、強度・位置・幅の三つのパラメータで補正することを考える。特に、ベイズ情報量規準を用いることで、擬似Voigt関数のパラメータだけでなく、ピークの個数もデータから推定する。本発表では、開発した手法の有効性を検証するために、文献から取得したTiO2のスペクトルデータ15個を対象に、TiO2の参照スペクトルを抽出した結果を紹介する。抽出された参照スペクトル構造の抽出が安定していること、および抽出されたピーク構造が解釈しやすい形になることを示す。" "三次元オージェ分析による実用材料の評価","三次元オージェ分析による実用材料の評価","荻原 俊弥, 篠塚 寛志, 永田 賢二, 吉川 英樹","荻原 俊弥, 篠塚 寛志, 永田 賢二, 吉川 英樹","日本分析化学会第80回分析化学討論会","日本分析化学会第80回分析化学討論会","2020-05-23","","jpn","oral_presentation","","","","","","","三次元オージェ分析はオージェ電子分光法におけるオージェイメージ測定とスパッタリングを交互に繰り返し,試料の積層状態を三次元的に評価する計測法である.本検討では独自に開発したツールを用いて計測されたバイナリーデータを可読化し,そのカウントからネットピーク強度を計算し二次元強度マップを得た.深さ方向に測定した複数の二次元強度マップを三次元強度情報として可視化した.この方法をGaNパワーデバイスの分析に応用し積層構造を調べた結果を報告する." "Development of multi-elements XPS spectra analysis method based on multi-peaks","多重ピークを基底とした多元素XPSスペクトル解析の手法開発","村上 諒, 仲村 和貴, 田中 博美, 篠塚寛志, 永田 賢二, 吉川英樹","村上 諒, 仲村 和貴, 田中 博美, 篠塚寛志, 永田 賢二, 吉川英樹","第67回応用物理学会 春季学術講演会","第67回応用物理学会 春季学術講演会","2020-03-12","","jpn","oral_presentation","","","","","","","近年,オペランド分析や3次元分析などの測定技術の高度化に伴い,大量のスペクトルを自動解析する手法の開発が求められている.その際,既知の単相化合物の参照スペクトルと照合し,化合物の成分比率を推定する場合が多いが,すべてのプロセスを自動化することが困難であり,解析者の恣意性が含まれるという問題がある.本研究では,複数のピーク関数により表現された参照スペクトルを利用して,多相化合物のスペクトルを解析し,化合物の成分比率を全自動推定する手法を開発した.単元素のスペクトルのみを解析した場合は参照スペクトルの重畳や類似性により解が大きくばらつくのに対して,多元素のスペクトルを同時解析すると解のばらつきを抑制できることが明らかになった." "Machine Learning-Based Analysis for High-throughput Peak Detection in Synchrotron X-ray Spectromicroscopy","Machine Learning-Based Analysis for High-throughput Peak Detection in Synchrotron X-ray Spectromicroscopy","永村直佳, 松村太郎次郎, 永田 賢二, 赤穂昭太郎, 安藤康伸","永村直佳, 松村太郎次郎, 永田 賢二, 赤穂昭太郎, 安藤康伸","Materials Research Meeting 2019","Materials Research Meeting 2019","2019-12-10","","eng","oral_presentation","","","","","","Recently, various kinds of high resolution and multi-parameter spectral analysis is available by using high brilliant quantum beams like synchrotron radiation X-rays. Such advanced spectroscopy measurements potentially produce huge number of datasets. Efficient interpretation of such huge spectral data beyond manual peak assignment is an urgent issue. The method of spectral data analysis using machine learning technique has been studied to improve the resorting to the manual trial and error, e.g. applying a Bayesian peak separation with the exchange Monte Carlo method. However, the computational cost was paid little attention. Here we adopt expectation-maximization (EM) algorithm for peak shift detection in spectral imaging data taken by a synchrotron radiation soft X-ray scanning photoelectron microscopy system, called “3D nano-ESCA”. We applied the proposed method to the experimental datasets taken by the 3D nano-ESCA. Spectral datasets were collected from FETs using atomically thin films such as graphene and MoS2 monolayer sheets. We confirmed drastic acceleration of peak fitting in comparison to the manual approach. In the presentation, we show concrete applications to the synthetic data of graphene field effect transistors (FETs) and other semiconductor fine devices. ","" "Spectrum adapted expectation-maximization algorithm for high-throughput peak shift analysis in synchrotron X-ray operando spectromicroscopy","Spectrum adapted expectation-maximization algorithm for high-throughput peak shift analysis in synchrotron X-ray operando spectromicroscopy","永村直佳, 赤穂昭太郎, 松村太郎次郎, 安藤康伸, 永田 賢二","永村直佳, 赤穂昭太郎, 松村太郎次郎, 安藤康伸, 永田 賢二","Materials Research Society (MRS) Fall Meeting 2019","Materials Research Society (MRS) Fall Meeting 2019","2019-12-01","","eng","oral_presentation","","","","","","Recently, various kinds of high resolution and multi-parameter spectral analysis is available by using high brilliant quantum beams like synchrotron radiation X-rays. Such advanced spectroscopy measurements potentially produce huge number of datasets. Developing the efficient method for the spectral data analysis is an urgent issue in the multi-dimensional measurements. For example, operando SR X-ray scanning photoelectron microscopy system, called “3D nano-ESCA” (three-dimensional nanoscale electron spectroscopy for chemical analysis), provides spatial, time and electric field dependence of photoemission spectra. However, the 3D nano-ESCA has been performed only for the pin-point or line-scan analysis that deals with few tens of spectral datasets by the inefficiency of peak fitting procedure, although spatial and time resolved measurement potentially provides over thousands of the datasets. Here we introduce the spectrum-adapted expectation-maximization (EM) algorithm for the high-throughput peak shift detection analysis of the large number of spectral datasets by considering the weight of the intensity corresponding to the measurement energy steps. We applied the EM algorithm to the experimental datasets taken by the 3D nano-ESCA. Spectral datasets were collected from FETs using atomically thin films such as graphene and MoS2 monolayer sheets. We confirmed drastic acceleration of peak fitting in comparison to the manual approach.In the presentation, we show concrete applications to the synthetic data of graphene field effect transistors (FETs) and other semiconductor fine devices.","" "High-throughput peak shift detection using machine learning for synchrotron X-ray spectral imaging","機械学習を活用した放射光軟X線スペクトルイメージングの高速解析","永村直佳, 赤穂昭太郎, 松村太郎次郎, 永田 賢二, 安藤康伸","永村直佳, 赤穂昭太郎, 松村太郎次郎, 永田 賢二, 安藤康伸","第2回日本表面真空学会若手部会研究会・放射光学会若手有志研究会","第2回日本表面真空学会若手部会研究会・放射光学会若手有志研究会","2019-10-31","","jpn","oral_presentation","","","","","","","入射X線を光学素子で集光してピンポイントの光電子分光を行いつつ試料を走査させる走査型光電子顕微鏡(SPEM)では、 光電子スペクトルイメージングが得られる。さらに角度分解検出器や外場印加の機構を備えることで、原理的には空間3次元+時分割+外場パラメータの「多次元イメージング」も可能だが、1枚のマッピングで数万本というスペクトルを解析して情報を抽出する必要があり、実現には大規模スペクトルデータを高速処理する技術の開発が不可欠である。 そこで我々は機械学習を使った自動高速ピークfittingの手法開発に取り組んでいる。混合ガウス分布とEMアルゴリズムによる機械学習的ピーク検出手法を、グラフェン電界効果トランジスタなど超薄膜デバイスのポテンシャルマッピングのスペクトルデータセットに適用し、従来の非線形最小二乗法によるVoigt関数へのフィッティング結果と比較した。その結果、機械学習的手法と従来手法ではピーク位置の結果はエネルギー分解能の範囲で一致しており、データ解析に必要な時間は大幅に短縮された。 講演では、具体的なデータ解析手順や、今後解決すべき課題、スペクトルイメージングと計測インフォマティクスの融合による新たな可能性を含めて議論する予定である。" "三次元オージェ深さ方向分析の基礎的検討","三次元オージェ深さ方向分析の基礎的検討","荻原 俊弥, 篠塚 寛志, 永田 賢二, 吉川 英樹","荻原 俊弥, 篠塚 寛志, 永田 賢二, 吉川 英樹","日本分析化学会第68年会","日本分析化学会第68年会","2019-09-11","","jpn","oral_presentation","","","","","","","イオンスパッタリングとオージェイメージ測定を交互に繰り返し,試料の積層状態を三次元的に評価することを目的にGaAs/AlAs多層膜を用いて三次元オージェ深さ方向分析の基礎的検討を行った.GaAs/AlAs多層膜について,アルゴンイオン2kVのイオンスパッタリングとGa, As, Alのオージェイメージ測定を交互に繰り返し,深さ方向に64個のオージェイメージを測定した.得られたデータについては,生データの可読化,検出器の選択を含めたネット強度を求めるデータ処理のツールを独自に開発した.その結果,GaAs, AlAsの積層状態を三次元的に評価できる基礎的なデータが得られることがわかった" "AIによる分野横断型の新しい化学の創成","AIによる分野横断型の新しい化学の創成","永田 賢二","永田 賢二","分子研研究会「化学・情報科学の融合による新化学創成に向けて」","分子研研究会「化学・情報科学の融合による新化学創成に向けて」","2019-05-30","","jpn","oral_presentation","","","","","","","「化学と情報科学の融合による新化学創成」という課題は,実験データの大規模化や研究対象となるメカニズムの複雑さなどの背景からも喫緊で取り組むべき課題である.本講演では,こうした新化学創成に向けて,大量のデータから背後に潜む潜在構造を抽出する系統的手法を探求するデータ駆動科学が果たすべき役割を議論し,今後の展望などを紹介する." "ベイズ計測","ベイズ計測","岡田 真人, 永田 賢二, 村岡 怜, 徳田 悟, 本武 陽一, 杉田 精司, 佐々木 岳彦","岡田 真人, 永田 賢二, 村岡 怜, 徳田 悟, 本武 陽一, 杉田 精司, 佐々木 岳彦","第2回計測インフォマティクス研究会(人工知能学会第2種研究会)","第2回計測インフォマティクス研究会(人工知能学会第2種研究会)","2018-03-06","","jpn","oral_presentation","","","","","","","ベイズ推論を計測科学に導入したベイズ計測により,計測科学がどう変わるかの具体例を提示し,その具体 例の中から,ベイズ計測と呼ぶべき計測の情報数理科学的な学理の構築を目指す." "High-throughput peak shift detection using machine learning for synchrotron X-ray spectral imaging","High-throughput peak shift detection using machine learning for synchrotron X-ray spectral imaging","永村 直佳, 松村太郎次郎, 赤穂昭太郎, 永田 賢二, 安藤康伸","永村 直佳, 松村太郎次郎, 赤穂昭太郎, 永田 賢二, 安藤康伸","PRESTO International Symposium on Materials Informatics","PRESTO International Symposium on Materials Informatics","2019-02-09","","eng","oral_presentation","","","","","","Recently, various kinds of high resolution and multi-parameter spectral analysis is available by using high brilliant quantum beams like synchrotron radiation X-rays for probes of spectroscopy. This tendency results in enormous increase of spectral data per experiment. Efficient interpretation of huge spectral data beyond manual peak fitting is an urgent issue. Here we adopt machine learning technique for peak shift detection in spectral imaging data taken by a SR soft X-ray scanning photoelectron microscopy system, called “3D nano-ESCA”. This equipment has bias voltage application circuit, so we perform electric potential mapping by detecting the spatial distribution of XPS core-level peak shift in microscopic device structures during device operation with high spatial resolution (~ 70 nm). To reduce computational cost for high-throughput analysis compared with previous studies using a Bayesian peak separation with the exchange Monte Carlo method[2], we used an expectation-maximization (EM) algorithm and confirmed drastic acceleration of peak fitting in comparison to the manual approach. In the presentation, we show concrete applications to the synthetic data of graphene field effect transistors (FETs) and other semiconductor fine devices.",""