Development of a method to predict physical properties from SEM images of new materials using the GAN method.

 

氏名:Tamio Oguchi¹,Hiroshi Matsumoto²,Kohei Hashimoto²

所属:OSAKA University, OSAKA, Japan¹,DAIKIN INDUSTRIES, LTD., OSAKA, Japan²

概要:本研究では機械学習のモデル構築に必要な画像の学習データ不足を解決するため、高精度な疑似画像を生成できる敵対的生成ネットワーク(GAN:Generative Adversarial Network)を用いた物性予測モデルの開発について検討を開始した。2023年度は新素材のSEM画像から128×128もしくは256×256pixelのサイズで切り出した学習データセットを用いてGANモデルを作成した。その結果、生成された疑似画像は精度に問題は無かったが、物性との関連が示唆される特徴成分が十分に反映されていなかった。

 




Posted : 2024年03月31日