2022年第69回応用物理学会春季学術講演会

講演情報

一般セッション(口頭講演)

FS フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」 » FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

[23a-E102-1~8] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

2022年3月23日(水) 09:00 〜 11:30 E102 (E102)

丸亀 孝生(東芝)、佐藤 昇男(NTT)

11:00 〜 11:15

[23a-E102-7] 製造装置の高次元レシピ最適化におけるアニーリングマシン適用のためのイジングマッピング手法の開発

〇大森 健史1、中田 百科2 (1.日立中研、2.リクルート データ推進室)

キーワード:アニーリングマシン、最適化、製造装置

高次元化している製造装置のレシピ(入力条件)最適化のため、機械学習の回帰を用いた最適化技術を開発している。この最適化を効率化する方法として、アニーリングマシンによる回帰の大局解探索が挙げられるが、この方法では、前述した回帰で必要となる3次以上の非線形性の扱いが困難である。その解決のため、任意の非線形性を記述できるカーネル回帰をイジングモデルに自動変換する内積バイナリ化法を開発し、性能評価を行った。