[2P4-J-2] 機械学習: 産業と経済

[2P4-J-2-01] Level Set Estimationを用いた太陽電池用シリコンのレッドゾーンの効率的推定

〇穂積 祥太¹、松井 孝太²、沓掛 健太朗²、宇治原 徹⁴、竹内 一郎^1,2,3 (1. 名古屋工業大学、2. 理化学研究所、3. 物質・材料研究機構情報統合型物質・材料研究拠点、4. 名古屋大学)

キーワード：機械学習、ガウス過程、能動学習

試料表面の測定位置を変えて物理量の空間分布を求めるマッピング測定は、材料評価の基本的な方法である。通常、マッピングは等間隔な座標に沿って実行される。しかしながら、その場合、測定の目的に対して非効率的な測定点も含まれる。そこで、より少ない計測点からより確からしい物理量分布を得ることを目指した。本研究では、太陽電池用シリコンのキャリアライフタイムマッピングに境界位置を効率的に推定する手法であるLSEを適用し、低品質領域の推定を行った。