講演情報
[7p-S202-9]深層学習エリプソメトリー：光学定数・薄膜構造・バンドギャップの超高速・高精度解析
岡 亮輔1、山本 祐輝1、Hilfiker James N.2、反保 衆志3、永井 武彦3、林 真弘1、〇藤原 裕之1 (1.岐阜大、2.J.A. Woollam Co.、3.産総研)
キーワード：
深層学習、エリプソメトリー、バンドギャップ
本研究では、分光エリプソメトリーによる薄膜材料の光学解析に対し、従来の課題を克服する革新的な深層学習手法を開発した。特に1億件の仮想データで学習し、ノイズを含む実験データにも対応可能な転移学習モデルを追加し、光学定数や膜厚、バンドギャップを2秒以内で高精度に予測可能な手法の開発に成功した。