[18a-N304-1~8] 3.7 レーザープロセシング

[18a-N304-1] ニューラルネットワークを用いたガラスのレーザー誘起プラズマの特徴予測

〇(M2)島原 光平¹、谷 峻太郎¹、小林 洋平¹ (1.東大物性研)

キーワード：ガラス、深層学習、プラズマ

深層学習技術は、加工痕の形状データのような多次元入力を引数とする非線形な関数の近似が可能であるため、レーザー損傷のような複雑系を扱う手法として期待されている。我々はニューラルネットワーク(NN)を活用しガラスのレーザー損傷過程を予測することを目的とし研究を行っている。本発表ではNNを用いて、パルス照射前の穴形状とレーザーのパワーからパルスに誘起されるプラズマの特徴を予測することに成功した旨を報告する。