AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-21
分光における確率的ノイズ除去による信頼性の高い信号抽出
原題: Probabilistic denoising for reliable signal extraction in spectroscopy
ノイズを含むデータからノイズ除去済みの信号と要素ごとの予測不確実性を同時に抽出する、確率的ノイズ除去フレームワークを提案した。3次元角度分解光電子分光データに適用したところ、ボクセルあたり平均0.02電子というポアソン分布のノイズからでも銅酸化物超伝導体のスペクトル特徴を確実に復元できた。予測された不確実性を超伝導ギャップ解析へ伝播することで、科学的に意味のある誤差棒を伴う定量的なパラメータ抽出が可能になり、2次元X線回折データへの拡張でも手法の有効性が確認された。