[24p-P07-1~11] 23 合同セッションN「インフォマティクス応用」（ポスター）

[24p-P07-2] 半導体洗浄装置への利用を想定した機械学習による樹脂耐薬性分類モデルの開発

〇山家 暢¹、國枝 省吾¹、塙 洋祐¹、上島 仁²、新谷 俊了²、奥出 拓生²、林 慶浩³、吉田 亮³ (1.株式会社SCREENホールディングス、2.株式会社システム計画研究所、3.統計数理研究所)

キーワード：

機械学習,高分子,マテリアルズインフォマティクス

半導体洗浄装置の配管や回転台などには樹脂材料が使用されているが、これらは常時半導体ウエハ洗浄用の薬液に接触しており、高い耐薬性が求められる。このため装置に採用する樹脂は耐薬性の試験を行う必要があるが、試験には時間と費用がかかる。これらを削減するため、樹脂材料の耐薬性を予測する機械学習モデルが望まれている。今回は公開データを使用した樹脂の耐薬性分類モデルの検証結果を報告する。