시료에 X선을 조사하여 수천에서 수만개의 데이터를 계측해, 컴퓨터 처리에 의해 3차원적인 구조 정보를 얻는 단결정 구조 해석은, 학술 연구나 산업 연구에서 폭넓게 활용되고 있는 수법이다 .

　한편, 분석에 필요한 데이터의 측정에는 몇 시간 내지 며칠이 걸린다.그 때문에, 통상은 수분으로 실시하는 예비 계측의 결과에 근거해, 연구의 목적에 적합한 해석 결과가 전망되는 시료의 선별이나 계측 조건의 설정을 실시하지만, 이 시료의 선별과 계측 조건의 설정은 아직도 연구 사람의 「감과 경험」으로 행해지고 있다고 한다.

　본 연구 그룹은 단결정 구조 해석의 고정밀도와 고효율화를 목표로, 숙련된 연구자에 의한 「감과 경험」을 통계 해석으로 치환함으로써, 적절한 시료의 선별과 계측 조건의 설정을 실시한다 에 대한 기술을 개발했다.이 개발에서는, 통계 해석 기술의 하나인 「베이즈 추론」(결과로부터 원인을 추정하는 역과정의 통계 해석법)을 응용해, 예비 계측으로 얻어지는 데이터로부터 결정 구조 파라미터 값을 추정 가능하게 했다 .이것에 의해, 경험이 적은 연구자라도, 「감과 경험」에 의지하지 않고, 선별한 시료로부터 얻어지는 해석 결과나, 설정한 계측 조건으로 얻어지는 데이터의 질의 사전 평가를 할 수 있다.사전 평가를 실시함으로써, 연구의 목적에 적합한 시료의 선별이나 계측 조건의 설정을 효율적으로 실시할 수 있게 된다.

　또, 이 사전 평가는 모두 컴퓨터로 실행 가능하기 때문에, 종래는 인위적으로 행해져 온 해석에 필요한 실험을, 사람 대신에 컴퓨터가 판단해 실행하는 자동화 기술에도 발전이 기대 될 것입니다.

논문 정보:【Scientific Reports】Inference-assisted intelligent crystallography based on preliminary data