6 0 0 0 構造出力の逆問題のためのベイズ的能動学習
試料表面の測定位置を変えて物理量の空間分布を求めるマッピング測定は、材料評価の基本的な方法である。通常、マッピングは等間隔な座標に沿って実行される。しかしながら、その場合、測定の目的に対して非効率的な測定点も含まれる。そこで、より少ない計測点からより確からしい物理量分布を得ることを目指した。本研究では、太陽電池用シリコンのキャリアライフタイムマッピングに境界位置を効率的に推定する手法であるLSEを適用し、低品質領域の推定を行った。
2 0 0 0 AI技術を活用した6インチSiCバルク結晶の溶液成長
1 0 0 0 OA 共感工学 モノつくりの設計思想の「ある視点」
- 著者
- 宇治原 徹
- 出版者
- 公益社団法人 応用物理学会
- 雑誌
- 応用物理 (ISSN:03698009)
- 巻号頁・発行日
- vol.87, no.2, pp.134-135, 2018-02-10 (Released:2019-09-26)
1 0 0 0 OA 構造出力の逆問題のためのベイズ的能動学習
- 著者
- 松井 孝太 草川 隼也 安藤 圭理 沓掛 健太郎 宇治原 徹 竹内 一郎
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 第34回全国大会(2020)
- 巻号頁・発行日
- pp.2J1GS201, 2020 (Released:2020-06-19)
所望の構造出力(ここでは各要素が相関を持つ多次元ベクトルを指す)を達成する入力パラメータを見つける逆問題のための能動学習法を提案する. 理論的な貢献として,ブラックボックスなベクトル値の目的関数に対して出力の要素間の相関を明示的にガウス過程モデルに取り込むことにより,少ない観測点数で所望の構造出力とモデルによる予測との間の誤差を最小化するための新たな獲得関数を提案した.また,提案法を人工の形状探索問題,多出力のベンチマーク問題および炭化ケイ素結晶成長モデリングの実データを用いた成長速度分布の探索問題に適用し有効性を検証した.数値実験の結果,提案法は相関を考慮しないモデリングに比べて高速に所望の出力を発見できることを確認した.