由東京大學工業科學研究所副教授溝口輝泰和東京大學前沿科學研究生院教授津田浩二領導的研究小組正在開發一種新方法，利用人工智慧來解釋和解釋開發了廣泛用於材料分析的預測光譜。據說解讀速度比專家快2萬倍左右，可廣泛應用於半導體設計、電池開發、催化劑分析等領域。
根據東京大學介紹，研究小組利用人工智慧中使用的機器學習方法，透過使用兩個相互關聯的樹圖：物質資訊樹圖和光譜樹圖，快速且準確地分析光譜。我們開發了一種新方法，允許以便解釋。
兩個樹圖吸收光譜並解釋它們，同時交換資訊。利用這種方法，即使沒有專業知識，也可以快速、高精度地分析材料。
光譜是從入射光的吸收和發射中獲得的信息，用於半導體設計等各種工業領域的材料分析。最近，測量技術的進步使得在一次實驗中獲得數千到數萬個光譜成為可能。
然而，為了解釋光譜並獲得原子排列和電子結構的信息，研究人員必須使用先進的專業知識並進行理論計算。使用電子束或 X 射線測量的光譜的理論計算需要幾個小時到幾天的時間，這使得分析大量光譜實際上是不可能的。
