[22p-M206-1~16] 23.1 Joint Session N "Informatics"

[22p-M206-4] Bayesian optimization for multi-stage process of solar cell production

〇Kentaro Kutsukake^1,2, Takashi Nakano^2,3, Shunya Kusakawa⁴, Ichiro Takeuchi^1,3, Shunta Harada^2,3, Miho Tagawa^2,3, Toru Ujihara^2,3 (1.AIP, RIKEN, 2.IMaSS, Nagoya Univ., 3.Grad. School Eng., Nagoya Univ., 4.Nagoya Inst. of Tech.)

Keywords:machine learning, Bayesian optimization, Process optimization

ものづくりの多くは複数の工程が直列に連なった多段プロセスである。ベイズ最適化は少ない実験回数でより良い条件を得ることができる逐次最適化のための機械学習手法であるが、多段プロセスに対する手法は、単一の中間出力にのみに対応したアルゴリズムなどがあるのみである。そこで我々は、多段プロセスに対するベイズ最適化の研究を進め、プロセスの上流から先読み探索を進める方法[2]、および、下流から望ましい値を提案する方法を開発した。本発表では後者の方法を用いて、2段階の太陽電池作製プロセスの最適化を行った結果を報告する。