飯田 崇史61Takashi IIDA堀﨑 遼一62Ryoichi HORISAKI材料科学・機械学習との融合による新しいシンチレーション検出器と粒子識別手法の開拓（2022採択）Development of new scintillation detector and particle identification method by unification materials science and machine learning(Project 2022)高機能イメージングシステムのための回折光学素子設計（2022採択）Diffractive optics design for high-functional imaging(Project 2022)55実現できることが本研究のより明らかとなった．また，金属ナノディスクの局在表面プラズモン共鳴を光アンテナ効果として利用することで，外部円偏光と導波路モードを接続するカプラーとなることが見出された．Using spin-momentum locking, we aimed to realize a nanostructured device capable of optical spin sorting that guides external circularly polarized light to specific terminals. A metal nanodisk array with a metal-insu-lator-metal structure allows control of band dispersion of surface plasmons. This research demonstrated that the propagation direction of surface plasmons can be switched depending on the spin direction of the excita-tion source in a plasmonic crystal waveguide. It was also revealed that each metal nanodisk can be utilized as a coupler to connect external circularly polarized light and the waveguide mode through its localized surface plasmon resonance.本研究では，材料科学や機械学習の専門家と共同研究を行うことで，新しいシンチレーション検出器やそれを用いた粒子識別技術の開発に取り組んだ．とりわけ，シンチレーション光の波長情報から入射した放射線粒子の種類を識別する技術を新規に開拓し，小型のセットアップで初の原理検証実験を行った．また，波形情報を用いた従来の粒子識別手法に対し，機械学習の技術を応用することで，粒子識別性能を高められるかの調査を行った．その結果，機械学習を用いることで従来手法を凌駕する性能が得られることが明らかとなった．By collaborating with experts in materials science and machine learning, we have developed new scintillation detectors and particle identification techniques using them. In particular, we pioneered a new technique for identifying the type of incident radiation particles based on the wavelength information of scintillation light, and conducted the first proof-of-principle experiment using a compact setup. In addition, we investigated whether the application of machine learning technology to the conventional particle identification method us-ing waveform information could improve the performance of particle identification. As a result, it was found that the performance of the new method using machine learning was superior to that of the conventional method.カメラ，プロジェクタを含むイメージングシステムは，医療分野における顕微鏡，天文学における望遠鏡，半導体分野におけるリソグラフィなど，様々な分野において重要な基盤である．また，これらのイメージングシステムにおいて，光の波動性を積極的に利用する回折光学素子は重要な地位を占める．本研究では，回折光学素子の設計の基盤となる波動光学に，近年発展著しい深層学習に代表される情報科学技術を積極的に導入し，高機能イメージングシステムのための回折光学素子設計に取り組んだ．特に，研究期間中は，スマートフォンのスクリーンを利用した計算機合成ホログラフィ，広視野イメージング用回折光学素子に関して，検討およびデモンストレーションした．
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