新たなAI解析法、事前学習不要で電子状態を可視化
近年、深層学習は様々な分野で目覚ましい成果を上げていますが、その多くは大量の学習データを前提としています。しかし、放射光や中性子などの先端科学計測では、正解データが事前に分からない未知現象を対象とすることが多く、また測定コストが高いため、AI解析に十分な規模のデータセットを準備することが困難でした。
今回開発されたAI解析法は、この課題を克服するために、事前に学習データを用意する必要がない点が最大の特徴です。この手法は、深層ニューラルネットワークの構造が持つ「深層事前分布（Deep Prior）」という性質を利用します。Deep Priorとは、ニューラルネットワークがランダムなノイズよりも、画像中の特徴的な構造や繰り返し現れるパターンを優先的に学習する性質のことです。これにより、短時間の測定データに含まれるランダムノイズや測定装置に起因する周期的なノイズ（アーティファクト）を抑制し、試料本来の信号成分を抽出することが可能になります。
さらに、研究グループはAIの学習を最適なタイミングで自動停止させる仕組みを導入しました。学習を進めすぎると、AIは不要なノイズまで再現してしまうため、平均二乗誤差の変化とアーティファクトの強度を組み合わせることで、ノイズの影響を抑えつつ、信号成分のみを効率的に抽出するアルゴリズムを確立しました。
SPring-8軟X線ARPESでの実証と成果
開発されたAI解析法は、大型放射光施設SPring-8 BL25SUで取得された重い電子系物質CeRu2Si2の軟X線ARPES実験データに適用されました。軟X線ARPESは、物質内部の電子のエネルギーと運動量の関係、すなわちバンド構造を直接調べる強力な手法ですが、信号対雑音比（S/N）が低くなりがちで、短時間で高品質な画像を得ることが難しいという課題がありました。また、特定の測定モードでは、試料本来の電子状態とは無関係な格子状アーティファクトが発生することも知られています。
本手法を40秒および10秒の短時間測定データに適用した結果、格子状アーティファクトとランダムノイズを効果的に分離し、試料のバンド構造情報を明瞭に抽出することに成功しました。従来の標準的な測定（2880秒）と比較しても、AI解析法を適用した40秒測定データでは、バンド構造の主要な特徴がより鮮明に可視化できることが示されました。特に、運動量分散スペクトルにおいて、従来の測定では重なり合っていたピーク構造の分離が可能となり、約70倍高速な測定条件でより詳細なバンド構造情報が得られることを実証しました。10秒測定データでは、残留ノイズによるスペクトルの歪みが見られたものの、定性的なバンド構造の把握であれば、約300倍もの高速化が可能になることが示されています。
（研究内容の詳細や図解については、熊本大学プレスリリースをご参照ください。）
今後の展望と期待
今回の成果は、SPring-8の軟X線ARPESにおいて測定時間の大幅な短縮と放射光X線による試料損傷の低減を可能にし、実験効率の向上に直結します。開発されたAI解析法は約20秒で解析が完了するため、測定時間が20秒以上であれば、測定と並行してリアルタイムでのAI解析が可能となり、従来の測定時間（数分～数十分）との差がそのまま効率化につながります。
今後は、スピン分解ARPESや時間分解ARPESなど、S/Nが低くなりがちな他の電子状態計測への応用が期待されます。さらに、X線コンピュータ断層撮影、X線散乱、中性子散乱といった広範な先端科学計測分野においても、Deep Priorの応用可能性が探られています。各計測手法固有のノイズやアーティファクトに対応するための検証は必要ですが、先端科学計測におけるデータ不足という課題を克服しうる新たなAI解析基盤技術として、その発展が大いに期待されます。
論文情報と研究支援
本研究成果は、英国物理学会が発行する国際科学雑誌『Machine Learning: Science and Technology』に2026年6月12日付で掲載されました。
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題名: Deep prior-based denoising for state-of-the-art scientific imaging and metrology
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日本語訳: 先端科学計測のための深層事前分布に基づくノイズ・アーティファクト除去法
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著者: Yuichi Yokoyama, Kohei Yamagami, Yuta Sumiya, Hayaru Shouno, and Masaichiro Mizumaki
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ジャーナル名: Machine Learning: Science and Technology
本研究は、JST 戦略的創造研究推進事業 さきがけおよびJSPS 科研費 若手研究の助成を受けて行われました。
関連リンク
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回のAI解析法は、深層ニューラルネットワークの持つ深層事前分布という特性を巧みに利用し、事前に大量の学習データを必要としない点で画期的です。これは、未知現象を扱う先端科学計測において、正解データを用意できないという長年の課題に対する強力な解決策となります。従来の深層学習モデルがデータ駆動型であるのに対し、本手法はデータの内在的構造を優先的に学習するアプローチであり、このパラダイムシフトは、今後AI for Scienceの適用範囲を大きく広げるでしょう。特に、S/Nが低い計測や、X線CT、中性子散乱といった多様な科学計測分野への応用が期待され、技術進化の新たな方向性を示しています。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter（AI自動生成システム）で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。
