[9a-F211-1~12] 18.2 プロセスインフォマティクス

9:15 〜 9:30

[9a-F211-2] 自動逐次再学習サロゲートモデルを用いた高信頼性最適化手法：SiC溶液成長への適用

〇原田 知季¹、宇治原 徹²、関 翔太^1,2 (1.アイクリスタル、2.名大)

キーワード：

サロゲートモデル、最適化、SiC溶液成長

物理シミュレーションのサロゲートモデルに遺伝的アルゴリズムを組み合わせた最適化では、モデルの予測誤差への過剰適合により最適解が実計算結果と乖離する課題がある。そこで自動逐次再学習ループを構築し、最適解の実計算結果を順次教師データに追加してモデル更新と解探索を繰り返した。さらに予測不確実性を探索に導入することで、実計算と整合する高信頼な最適解が安定して得られることを実証した。