도쿄대학 생산기술연구소의 미조구치 테루야스준 교수, 도쿄대학 대학원 신영역 창성과학연구과의 쓰다 히로지 교수 등의 연구그룹은 물질해석에 널리 이용되는 스펙트럼을 인공지능으로 해석, 예측하는 신기법 개발했다.해석 속도는 전문가의 약 2만배로 되어 반도체 설계나 전지 개발, 촉매 해석 등에 널리 활용할 수 있을 것 같다.
도쿄 대학에 따르면 연구 그룹은 인공 지능에서 사용되는 기계 학습법을 이용, 물질 정보의 수형도와 스펙트럼의 수형도라고 하는 서로 상관하는 2개의 수형도를 사용해 고속, 고정밀도로 스펙트럼의 해석이 가능한 신기법을 개발했다.
2개의 수형도가 스펙트럼을 빨아들여, 정보 교환을 하면서 해석해 나가는 모습이 되어, 이 수법을 사용하면 전문 지식이 없어도 물질을 고속, 고정밀도로 해석할 수 있다.
스펙트럼은 입사하는 광의 흡수나 발광 등으로부터 얻어지는 정보로, 반도체 설계 등 다양한 공업 분야에서 물질 해석에 사용되고 있다.최근에는 측정 기술의 진보로 한번의 실험으로 수천에서 수만의 스펙트럼을 얻을 수 있게 되었다.
그러나 스펙트럼을 해석하고 원자배열이나 전자구조의 정보를 얻기 위해서는 연구자가 고도의 전문지식을 구사하고 이론계산해야 했다.전자선이나 X선을 이용하여 측정한 스펙트럼의 이론 계산에는, 수시간부터 수일을 필요로 하기 때문에, 방대한 수의 스펙트럼을 해석하는 것은 현실적으로 불가능해지고 있었다.
