講演情報
[8a-C213-5]テラヘルツ放射波形からの Physics-informed 機械学習によるドーピング密度の定量推定
〇赤瀬 優太1、川山 巌1、RAZANOELINA Manjakavahoaka1 (1.京大エネ科)
キーワード：
テラヘルツ、機械学習
半導体p–n接合のドーピング密度はテラヘルツ放射波形に反映される。本研究では、ViennaEM
Cに基づくモンテカルロ法で生成したTES波形から、ドナー／アクセプタ密度を逆推定する物
理情報機械学習（PINN）を構築した。ポアソン方程式に基づく物理整合性を損失に組み込み
、ノイズ等を付与して実測条件に近づけたデータで評価した。N_Dを決定係数R²=0.994で推定
でき、ノイズにも頑健であった。
Cに基づくモンテカルロ法で生成したTES波形から、ドナー／アクセプタ密度を逆推定する物
理情報機械学習（PINN）を構築した。ポアソン方程式に基づく物理整合性を損失に組み込み
、ノイズ等を付与して実測条件に近づけたデータで評価した。N_Dを決定係数R²=0.994で推定
でき、ノイズにも頑健であった。