[14a-A205-1~10] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[14a-A205-2] 畳み込みニューラルネットワークの転移学習に基づいた多結晶シリコンインゴット中の転位クラスター発生点の特徴

〇工藤 博章¹、松本 哲也¹、沓掛 健太朗²、宇佐美 徳隆³ (1.名大院情報、2.理研AIP、3.名大院工)

キーワード：機械学習、多結晶シリコン、転位クラスター

多結晶シリコン太陽電池の高性能化のため，性能低下の要因である転位クラスターの発生に関わる結晶学的特徴と結晶学的特徴を明らかにすることは重要である．本稿では，機械学習による転位発生点の潜在的な特徴取得の可能性について検討を行い，転位クラスターの発生点となる特徴を示すものとして，複雑な構造を持つ粒界を含む画像が選択された．これより，複雑な構造を持つ粒界となる粒界の三重点は，転位の発生源になり得ることが示唆される．