講演情報
[25p-61C-8]機械学習による多値逆問題解析:アモルファス酸化物半導体トランジスタの欠陥分布・電子輸送を例に
〇木村 公俊1、Kuan-Ju Zhou2、井手 啓介1、片瀬 貴義1、平松 秀典1、細野 秀雄1、Ting-Chang Chang2、神谷 利夫1 (1.東工大、2.NSYSU)
キーワード：
機械学習,逆問題解析,薄膜トランジスタ
多値逆問題を解く機械学習手法を開発し、薄膜トランジスタの動作特性から、チャネル層半導体の欠陥分布・電子輸送などの材料物性の直接予測に応用した。記述子と目的変数を入れ替えた単純な逆解析モデルは多値問題となる問題があるが、その後方に順解析モデルを接続することで、多値性を反映して材料物性を予測できた。このモデルの決定係数は0.99程度と、非常に精度が高いものである。