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本稿では、X線回折（XRD）解析の発展を伝統的手法および現代的な機械学習アプローチから概観します。従来手法であるサーチマッチやリートベルト解析と、近年登場した4つの機械学習アーキテクチャ（CNN、T-encoder、CNN-MLP、VAE）を比較します。それぞれの機械学習手法は、多相試料におけるピークの複雑性、大規模データの処理、実験的なアーティファクト（誤差要因）への対処、動的解析など、現代のXRD解析における課題に特有の利点があります。これらの方法を処理速度、多相処理能力、解釈性、拡張性の観点から比較評価します。
Chaiyanut Jirayupat
MI-6株式会社データサイエンティスト
学士および修士課程では、XRD、ラマン分光法、XPS、EDSなどの技術やセンサーデータ処理を用いたナノ材料解析が専門。博士課程では、東京大学と九州大学にてGC-MSスペクトルおよびガスセンサーデータを活用し、人工嗅覚システムや人の呼気から特徴を抽出するための機械学習を統合的に研究。現在、MI-6でデータサイエンティストとして、スペクトルデータから特徴を抽出する自動化プラットフォームの開発に注力。
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