AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-22
X線・中性子散乱のマルチモーダル逆解析のための合成型ニューラルネットワーク
原題: Compositional neural networks for multimodal X-ray and neutron scattering inversion
異なる構造が似た散乱パターンを生む逆解析の曖昧さに対処するため、観測の種類ごとに学習した事後分布推定モデルを推論時に組み合わせる枠組みを開発した。反射率測定で複数の中性子コントラストやX線と中性子の測定を統合し、専用の共同再学習なしに既存モデルを再利用して、不確実性を考慮した構造推定を行えることを示した。