機械学習を用いた結晶成長予測モデルの構築とその応用

DOI Web Site Web Site 参考文献10件
  • 宇治原 徹
    名古屋大学未来材料・システム研究所 産業技術総合研究所　窒化物半導体先進デバイスオープンイノベーションラボラトリ 名古屋大学大学院 工学研究科物質プロセス工学専攻 理化学研究所 革新知能統合研究センター
  • 角岡 洋介
    産業技術総合研究所　窒化物半導体先進デバイスオープンイノベーションラボラトリ 名古屋大学大学院 工学研究科物質プロセス工学専攻
  • 畑佐 豪記
    名古屋大学大学院 工学研究科物質プロセス工学専攻
  • 沓掛 健太朗
    名古屋大学未来材料・システム研究所 理化学研究所 革新知能統合研究センター
  • 石黒 祥生
    名古屋大学未来社会創造機構
  • 村山 健太
    名古屋大学未来材料・システム研究所
  • 鳴海 大翔
    名古屋大学未来材料・システム研究所
  • 原田 俊太
    名古屋大学未来材料・システム研究所 名古屋大学大学院 工学研究科物質プロセス工学専攻
  • 田川 美穂
    名古屋大学未来材料・システム研究所 名古屋大学大学院 工学研究科物質プロセス工学専攻

書誌事項

タイトル別名
  • The Prediction Model of Crystal Growth Simulation Built by Machine Learning and Its Applications
  • キカイ ガクシュウ オ モチイタ ケッショウ セイチョウ ヨソク モデル ノ コウチク ト ソノ オウヨウ

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抄録

<p>The prediction model of the result of computed fluid dynamics simulation in SiC solution growth was constructed on neural network using machine learning. Utilizing the prediction model, we can optimize quickly crystal growth conditions. In addition, the real-time visualization system was also made using the prediction model.</p>

収録刊行物

  • 表面と真空

    表面と真空 62 (3), 136-140, 2019-03-10

    公益社団法人 日本表面真空学会

参考文献 (10)*注記

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