「事前学習不要で短時間測定データから電子状態を可視化するAI解析法を開発～SPring-8の軟X線ARPESで実証、先端科学計測の課題克服へ～」
高輝度光科学研究センター（JASRI）の横山 優一 研究員、山神 光平 研究員、電気通信大学の住谷 祐太 氏、庄野 逸 教授、熊本大学の水牧 仁一朗 教授らの研究グループは、事前学習データを用いず、短時間の科学計測データから信号成分を推定する人工知能（AI）による解析法を開発しました。本手法は、深層ニューラルネットワークの構造そのものが持つ性質である深層事前分布（Deep Prior）を利用します。
出典：科学技術振興機構（JST） 2026年6月12日 プレスリリース
https://www.jst.go.jp/pr/announce/20260612-3/index.html
この研究はAI for Science（AIを使って科学研究そのものを加速する取り組み）の分野です。物質の性質を調べる実験では、放射光施設（電子を加速して強力な光を作る大型研究装置）などで膨大なデータを測定します。しかし測定には時間がかかり、データにはノイズ（不要な雑音）が混じります。研究者が目指すのは、より短い時間で、よりきれいにデータを読み取る技術です。
2026年、文部科学省はAI for Scienceの国家事業「ARiSE」を始動し、材料・バイオ創薬・大型研究施設を戦略領域に掲げました。AIは仮説生成から実験・データ解析まで研究の全段階に入り込み、科学の「第5のパラダイム」とも呼ばれています。今回の成果はその計測分野での具体例です。
通常のAIは大量の学習データを必要としますが、本手法は深層事前分布（Deep Prior：ニューラルネットワークの構造自体が持つ、信号を優先的に捉える性質）を利用し、事前学習なしでノイズ除去を実現します。軟X線ARPES（電子のエネルギーと運動量を測る手法）での実証により、測定時間の短縮と精度向上の両立が期待されます。
研究データの取得は、放射光・中性子といった大型施設の貴重な時間（ビームタイム）に依存します。学習データを用意せずに測定を高速化・高精度化できる手法は、施設の利用効率を高め、多くの研究分野に波及する可能性があります。汎用化に向けた展開を注視したいテーマです。