High-throughput ratio and pressure analysis of mixed gas discharge emission spectroscopy based on deep convolutional neural networksAvailable to Purchase

本論文は、混合ガス放電から得られる発光スペクトルを深層畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で解析し、ガス比と圧力を高スループットで推定する手法を提案しています。従来の解析手法に比べ、CNNはスペクトルパターンを自動学習し、高速かつ高精度な分析を実現します。これにより、プラズマプロセスのリアルタイムモニタリングや制御が可能になり、産業応用への貢献が期待されます。学生には、機械学習と分光分析の橋渡しとして理解しやすい内容です。