X線や電子線を物質に照射し、得られたスペクトルから物性を調べる分光実験では、１つのスペクトルから取得できる物性情報は限られていると考えられており、目的の物性に応じて別の装置や条件で実験し直す必要がありました。今回、東京大学 生産技術研究所の溝口 照康 教授、東京大学 大学院工学系研究科 修士課程２年の菊政 翔 大学院生（研究当時）、東京工業大学 科学技術創成研究院の清原 慎 研究員、東京大学 生産技術研究所の柴田 基洋 助教らの研究グループは、「内殻電子励起スペクトル」の解析に人工知能技術を利用することで、このスペクトルと無関係と考えられてきた物性を含む１１種類の物性情報を取得することに成功しました。本研究は、従来の常識では想定できない物性情報を既存の分光実験から取得できる可能性を示しており、今後の物質開発の大幅な効率化や、新機能の発見への貢献が期待されます。