機械学習を用いた光電子収量分光（PYS)の閾値の判定

抄録

有機半導体・電極材料では、電子・ホールが移動する順位である価電子帯やHOMOレベルが重要である。このレベルは、光電子分光収量分光（PYS)などにより計測されている。光電子放出閾値（価電子帯・HOMOレベル）は、PYS強度の平方根をとりバックグラウンドとの交点から求めている。これを、自動的に決定するために、シミュレーションにより作成したデータを機械学習にかけ、閾値を識別できるかの検討を行った。