[9p-W321-1~14] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[9p-W321-6] 機械学習による結晶成長シミュレーション回帰モデルの構築とその応用

〇宇治原 徹^1,2,3、角岡 洋介^2,3、朱 燦¹、沓掛 健太朗⁴、鳴海 大翔⁵、田川 美穂^1,2、原田 俊太^1,2 (1.名大未来研、2.名大院工、3.産総研、4.理研AIP、5.名大VBL)

キーワード：結晶成長、最適化、サイバーフィジカルシステム

我々の究極の目標は、結晶成長におけるサイバー・フィジカル・システム(Cyber-Physical-System: CPS)の実現である。我々は、最近，機械学習でSiC溶液成長における熱流体シミュレーションの結果を高速に予測するモデルを構築した。このモデルを用いることで，シミュレーション結果を桁違いに高速に求めることができるようになり、それを用いて結晶成長条件の最適化を行っている。つまり結晶成長においてモデルベース開発ができる可能性が出てきたのである。