基礎講座
機械学習を活用した研究開発 (2) :薄膜自律合成のためのベイズ最適化の発展とプロセス知抽出
2026 年 95 巻 9 号 p. 513-518
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2026 年 95 巻 9 号 p. 513-518
薄膜成長の条件最適化は高コストで実験失敗も多く，従来は熟練者の経験に依存してきた．本稿では，閉ループ自動実験としての自律薄膜成長を駆動する中核技術として，データに基づく条件探索を行うベイズ最適化（BO）から，物理知識の援用によって探索を効率化する拡張を備えたPhysics-informed BO（PIBO）までを解説し，条件提案‐成膜‐評価‐機械学習モデル更新を安定かつ効率的に反復するための要点と発展を，筆者らの実施例とともに整理する．さらに，自律薄膜成長で蓄積されたデータから成長則・プロセス知を抽出する例も示す．
