[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」

△ [11p-N107-3] 量子細線における不純物効果の深層学習による推定

〇児玉 陽一¹、長谷川 伸¹、野木沼 真海¹、竹田 晃人¹、青野 友祐¹ (1.茨大工)

キーワード：ニューラルネットワーク、量子細線

本研究では量子細線の電流のデータに深層学習を適用して不純物の位置の特定に取り組んだ。量子細線の一箇所に不純物を加えると量子細線の電流特性は不純物の場所に依存する。電流特性と不純物の位置を紐づけたデータセットを作成した。10000個の電流データをニューラルネットワークで学習させ不純物の位置を分類させ、その時の精度について議論を行う。特に学習途中で分類の結果を図示することで精度と学習過程を可視化する。