講演情報
[25a-11F-3]広帯域メタマテリアルのパラメーター決定のための予測アルゴリズムの検討
〇濱田 健太1、久保 若奈1 (1.東京農工大)
キーワード：
最適化,機械学習,深層学習
メタマテリアル(MA)熱電変換は，均一な熱輻射環境においても熱電発電を可能にする新しい機構である．この機構において，MAの熱輻射吸収特性が熱電性能を決定するため，MAが広帯域に高い吸収をもつことが望ましい．本研究では，広帯域吸収を示すハイパボリックメタマテリアル(HMM)を並列した構造の最適化を行い、吸収特性を評価した．深層強化学習を用いることで，広帯域に吸収を示すHMMを設計することに成功した．