2021 年度研究成果報告書

機械学習を用いた原子データインフラストラクチャの開発

研究課題

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研究課題/領域番号	19K14680
研究種目	若手研究
配分区分	基金
審査区分	小区分14010:プラズマ科学関連
研究機関	京都大学
研究代表者	藤井恵介京都大学, 工学研究科, 助教 (10637705)
研究期間 (年度)	2019-04-01 – 2022-03-31
キーワード	原子構造 / 統計物理
研究成果の概要	A) 多電子原子のエネルギー準位について、機械学習技術を用いた補完・品質評価を行った。特に、同電子系列と呼ばれる、電子数が同じで核電荷が異なる原子イオンのエネルギー準位が核電荷に対してスムーズな関数になることを利用し、その系列がどの程度連続的に繋がっているかを調べた。B) 未同定の発光線から、新たなエネルギー準位を発見する方法論の開発を行った。特に、千以上の発光線を用い、統計的な手法で効率よく準位同定を行うことを目指した。C) 大量エネルギー準位・遷移が存在し、それらの正確な数値計算が難しい多電子原子について、少量の原子データのみからその挙動を推定するモデルを構築した。
自由記述の分野	原子データ
研究成果の学術的意義や社会的意義	宇宙プラズマや核融合プラズマの診断のため、鉄イオンやシリコンイオンの原子データのセットを用いた分光診断が必要であった。これまでは、個別に報告される実験・理論データの収集、丁寧な品質評価、未知のデータの補完を行うことで、各分野において高品質な原子データセットが構築されてきた。しかし研究が進むにつれ常に新たな対象に関する原子データが必要になる。新たな対象に対しては十分に高品質なデータセットが構築されるまで、高精度な分光診断が実施できていない状況である。本研究で開発した機械学習法を応用することにより、個別に報告される原子データの妥当性の評価、新たな原子データ導出が容易になった。