NTT 半導体薄膜の材料分析に「ベイズ最適化」と「AI」を活用して自動化に成功 まずは光通信用デバイスの製造業務を効率化 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン

シェア 0 ツイート 0 はてブ 0 NTT（日本電信電話株式会社）は、 光通信用デバイスの製造工程で使用する「半導体薄膜の成膜条件」（原料ガス量）を、半導体物性の知識を取り入れた「ベイズ最適化」と「機械学習（AI）」によって自動導出する手法を発表した。 これにより、製造プロセスにおいて、従来は熟練者が何度かテストと調整をおこなった上で決定する組成の半導体薄膜を効率的に成膜できるようになり、光通信用デバイスの製造コストの削減が期待できる。本手法は光通信用デバイスの製造業務のDX化に貢献するとしている。 従来の課題と今回発表の成果 AIの一種「機械学習」は材料の研究分野でも注目されていて、「マテリアルズインフォマティクス（MI）」が急速に発展、材料の効率的な作り方や性質の理解に役立っている。 NTTではこれまでに、「ベイズ最適化(Bayesian Optimization : BO)」という