[20a-B01-1~10] 23.1 Joint Session N "Informatics"

[20a-B01-5] Nonparametric Machine Learning of Crystal Growth Simulation for Silicon Carbide

〇Yukinori Koyama¹, Yosuke Tsunooka², Kentaro Kutsukake³, Toru Ujihara⁴ (1.NIMS, 2.Nagoya Univ., 3.RIKEN, 4.Nagoya Univ. IMaSS)

Keywords:machine learning, crystal growth, computational fluid dynamics

熱流体解析の結果を用いて溶液状態を推定する機械学習モデルの構築を進めており，溶液状態の表現次元を特異値分解により圧縮し，次元圧縮された溶液状態をプロセス条件の多項式でモデル化することで，プロセス条件から溶液状態を推定できることを示してきた．流体解析の非線形性をより精確に考慮できるノンパラメトリック回帰を用いることで，溶液状態の推定精度を大幅に向上させることに成功したので，これについて報告する．