Presentation Information
[9p-B21-3]Physics-informed Bayesian optimization for materials development
〇Yuki K Wakabayashi1 (1.NTT BRL)
Keywords:
Bayesian optimization,Physics informed,Thin film growth
材料成長プロセスでは、温度、圧力、フラックス、ガス流量など多数の制御因子が、組成、結晶相、欠陥形成、光学・電気特性に複雑に影響する。このため、高コストな実験を少数試行で進めつつ、物理的に妥当な成長条件へ効率よく到達する最適化手法が重要である。本講演では、データ駆動最適化を材料成長へ適用する枠組みとして、ベイズ最適化 (Bayesian optimization: BO) を基盤としつつ、組成と供給量の関係、格子定数やバンドギャップに関する経験式、化学量論的に妥当な探索領域などの物理知識を組み込むPhysics-informed Bayesian optimization (PIBO) を中心に紹介する。