[9a-F211-1~12] 18.2 プロセスインフォマティクス

9:00 〜 9:15

[9a-F211-1] 多段回帰モデルによる多層薄膜特性予測に対する中間パラメータの影響

近藤 蒼馬¹、〇沓掛 健太朗^1,2、黒川 康良^1,3,4、竹野 思温¹、勝部 涼司¹、宇佐美 徳隆^1,2,4 (1.名大院工、2.名大未来研、3.関西大院理工、4.名大未来機構)

キーワード：

機械学習、最適化、多層膜

近年、水素化ナノ結晶Si酸化物の多層膜は、広い光学ギャップと十分な電気伝導性を併せ持つ材料として、Siヘテロ接合太陽電池のエミッター層への応用が進められている。しかし、多層化に伴いプロセスパラメータ数が増大し、ベイズ最適化などのデータ駆動型手法を用いた場合でも、膨大な実験数が必要になる。本研究では、単層および多層構造の両方を同時に製膜し、使用可能な教師データ数を増加させる実験フローを構築した。さらに、単層の物性を中間パラメータとして2段階で予測を行うカスケード型フレームワークを適用し、中間パラメータの違いによる予測精度の違いを検討した。