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青木 裕之; Liu, Y.*; 山下 貴志*
Scientific Reports (Internet), 11(1), p.22711_1 - 22711_9, 2021/11
被引用回数：9 パーセンタイル：60.44(Multidisciplinary Sciences)Neutron reflectometry (NR) allows us to probe into the structure of the surfaces and interfaces of various materials such as soft matters and magnetic thin films with a contrast mechanism dependent on isotopic and magnetic states. The neutron beam flux is relatively low compared to that of other sources such as synchrotron radiation; therefore, there has been a strong limitation in the time-resolved measurement and further advanced experiments such as surface imaging. This study aims at the development of a methodology to enable the structural analysis by the NR data with a large statistical error acquired in a short measurement time. The neural network-based method predicts the true NR profile from the data with a 20-fold lower signal compared to that obtained under the conventional measurement condition. This indicates that the acquisition time in the NR measurement can be reduced by more than one order of magnitude. The current method will help achieve remarkable improvement in temporally and spatially resolved NR methods to gain further insight into the surface and interfaces of materials.
畑山 そら*; 下川辺 隆史*; 小野寺 直幸
no journal, ,
本研究は、入力形状を複数の部分に分割し、各部分に小型ニューラルネットワークを並列に適用することで、大規模シミュレーションの結果が予測可能な手法を提案した。構築したモデルは、符号付き距離関数を入力として用いることで2次元の速度場を予測が可能となる。この方法に加えて、大きな領域を複数の領域に分割し、分割された領域に対して予測を反復的に実施する。最終的には、境界交換法を用いることで複数の領域にまたがる速度場が再現されることを確認した。
関 暁之; 吉川 雅紀; 沖田 将一朗; 高屋 茂; Yan, X.
no journal, ,
By using deep learning techniques, a surrogate system for a conventional plant dynamics analysis code and an anomaly identification system had been developed. An attempt is made to improve performance of both systems by learning on time-series data obtained from the analysis code. As a result, the surrogate system has yielded improved accuracy of estimating the state of the plant over an extended period of time, whereas the anomaly identification system can now estimate not only the state of the disturbance, but also the timing of the anomaly occurrence.
谷藤 祐太; 川端 邦明
no journal, ,
本発表では、遠隔操作時における環境把握支援を目的として深層学習を用いたカメラ画像鮮明化手法の研究開発について報告する。作業現場で取得される画像はノイズや転送速度などの影響を受け不鮮明な画像が得られる場合がある。従来の画像鮮明化手法では被写体の色彩が大きく異なる場合にパラメータを都度最適化しなければならず汎用性が低下する課題がある。この課題を解決するため、我々は深層学習を用いた学習ベースの画像鮮明化手法について研究開発に取り組んでいる。提案手法はU-netという畳み込みニューラルネットワークのフレームワークを用いて多様なデータを学習させておくことで精度の良い画像鮮明化処理を実現するものである。今回は深層学習を用いた画像鮮明化の効果について従来手法としてバイキュービック法及び機械学習を採用し、画像品質の評価手法であるBRISQUEにより定量的に比較検証を行ったのでその結果について報告する。
木村 祥紀; 松本 哲也*; 山口 知輝
no journal, ,
本研究では、電子顕微鏡で観察される核物質の微細構造に基づいて、信頼性の高い核鑑識分析の結果を適時に提供する技術の開発を進めている。本発表では、顕微鏡画像解析において深層距離学習モデルを適用することで、核物質の分類と未知核物質の検知を同時実現する手法の有効性を検証した結果を報告し、本研究の今後の展望を議論する。
