东京大学：人工智能以比专家快约20,000倍的速度解释光谱
〜没有知识和手艺，揭示了物质的本质〜
点
- 用于研究材料原子排列等的光谱技术已经得到改进，同时可以获得大量数据。因此，它无法赶上专家的人工解释。
- 利用两种机器学习方法（层次聚类和决策树），人工智能开发了一种新的数据解释方法。结果，与传统的相比，它可以以大约20,000倍的速度解释。
- 即使没有专业知识和工艺，您也可以高速，高精度地分析各种光谱物质。例如，它可以广泛地促进半导体设计，电池开发，催化剂分析。
研究结果发表于2018年9月6日（英国夏令时上午10:00）在线“科学报告”，由英国自然出版集团出版。
https://www.jst.go.jp/pr/announce/20180906/index.html
Interpretation of material spectra can be data-driven using machine learning – Institute of Industrial Science, the University of Tokyo