나노기술 및 정책 정보

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● Tsunetomo Yamada 교수(도쿄이과대) 연구팀은 분말 X선 회절 패턴을 해석할 때, 다상 분말 패턴의 딥러닝 기술을 사용하여 새로운 Al-Si-Ru 준결정을 식별하는 방법을 개발

● 연구팀은 인공적으로 제작한 여러 상 혼합물의 회절 패턴으로 심층 신경망을 학습시킴으로써 실제 회절 패턴으로부터 92% 이상의 정밀도로 준결정의 존재를 판정

● 분말 X-선 구조 분석에서 얻은 440개의 회절 패턴을 스크리닝하여 Al43Si32Ru25 및 Al44Si31Ru25 조성인 준결정상을 판별하는 데 성공

● 두 상만 정20면체 준결정(i-QC)상이었으며, 투과형 전자현미경(TEM)으로 관찰한 결과, i-QC는 준격자 상수 0.8706nm를 갖는 F형 i-QC라는 것을 확인

● 본 연구는 다양한 유형의 결정질 재료에 적용 가능하고 재료 발견 프로세스를 용이하게 할 것으로 기대

Advanced Science (2023.11.14.), Deep Learning Enables Rapid Identification of a New Quasicrystal from Multiphase Powder Diffraction Patterns