研究紹介
機械学習を用いた高速成膜プロセスの開発とエネルギー薄膜探索
2022 年 91 巻 4 号 p. 224-228
詳細
2022 年 91 巻 4 号 p. 224-228
高効率化を目的とした，機械学習を取り入れた実験研究手法の開発が盛んに行われている．中でも薄膜作製プロセスは，基礎研究のみならず種々の産業分野で利用されている，汎用性の高い物質・材料合成手法である．ここでは，時間と労力が必要とされる薄膜作製プロセスを用いた材料開発研究を高効率化する目的で，機械学習を取り入れた2つの研究例を紹介する．前半では，機械学習による薄膜作製パラメータ推定プロセスを導入した「closed-loop薄膜作製手法」について紹介し，薄膜作製条件最適化実験の実験回数低減化について報告する．後半では，低熱伝導材料の開発に成功した，機械学習を用いた候補材料の予測とコンビナトリアル薄膜作製手法を組み合わせた高効率材料開発について紹介し，低炭素社会で有望視されている熱電変換材料の材料探索研究への応用について展望する．
