[9a-F211-1~12] 18.2 Process Informatics

9:00 AM - 9:15 AM JST(12:00 AM - 12:15 AM UTC)

[9a-F211-1] Influence of intermediate parameters on multilayer thin film property prediction using multi-stage regression models

Soma Kondo¹, 〇Kentaro Kutsukake^1,2, Yasuyoshi Kurokawa^1,3,4, Shion Takeno¹, Ryoji Katsube¹, Noritaka Usami^1,2,4 (1.Grad. Eng. Nagoya Univ., 2.IMaSS, Nagoya Univ., 3.Grad. Sci. & Eng. Kansai Univ., 4.InFuS Nagoya Univ.)

Keywords:

Machine learning,Optimization,Multilayer

近年、水素化ナノ結晶Si酸化物の多層膜は、広い光学ギャップと十分な電気伝導性を併せ持つ材料として、Siヘテロ接合太陽電池のエミッター層への応用が進められている。しかし、多層化に伴いプロセスパラメータ数が増大し、ベイズ最適化などのデータ駆動型手法を用いた場合でも、膨大な実験数が必要になる。本研究では、単層および多層構造の両方を同時に製膜し、使用可能な教師データ数を増加させる実験フローを構築した。さらに、単層の物性を中間パラメータとして2段階で予測を行うカスケード型フレームワークを適用し、中間パラメータの違いによる予測精度の違いを検討した。