2021年第82回応用物理学会秋季学術講演会

講演情報

一般セッション(口頭講演)

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[11p-N107-1~16] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

2021年9月11日(土) 13:30 〜 18:00 N107 (口頭)

辻野 賢治(東京女子医大)、小島 拓人(名大)、小山 幸典(物材機構)

17:30 〜 17:45

[11p-N107-15] 機械学習による結晶方位推定における訓練データ最適化と誤差分析

〇(M1)原 京花1、小島 拓人2、沓掛 健太朗3、工藤 博章2、宇佐美 徳隆1 (1.名大院工、2.名大院情報、3.理研AIP)

キーワード:機械学習、多結晶シリコン、結晶方位

機械学習による多結晶組織の結晶方位推定について、データ最適化と結果の統計的分析により高精度化を実現した。ニューラルネットワークの入力データを多様化するため、入力データの取得法を変化させ、その結果を分析することにより最適な入力データを探索した。これにより結晶方位推定の推定誤差を15%程度改善した。