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J-GLOBAL ID：202002275101931181   整理番号：20A2799205

種々の拘束下のSi薄膜のエピタキシャル成長のための適応Bayes最適化【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Bayesian optimization for epitaxial growth of Si thin films under various constraints

著者 (14件)： Osada Keiichi (Institute of Materials and Systems for Sustainability, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya 464-8603, Japan) ,  Osada Keiichi (Department of Materials Process Engineering, Nagoya University Graduate School of Engineering, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya 464-8603, Japan) ,  Kutsukake Kentaro (Institute of Materials and Systems for Sustainability, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya 464-8603, Japan) ,  Kutsukake Kentaro (Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN, Nihonbashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027, Japan) ,  Yamamoto Jun (GlobalWafers Japan Co., Ltd., Seiro, Niigata 957-0197, Japan) ,  Yamashita Shigeo (GlobalWafers Japan Co., Ltd., Seiro, Niigata 957-0197, Japan) ,  Kodera Takashi (GlobalWafers Japan Co., Ltd., Seiro, Niigata 957-0197, Japan) ,  Nagai Yuta (GlobalWafers Japan Co., Ltd., Seiro, Niigata 957-0197, Japan) ,  Horikawa Tomoyuki (GlobalWafers Japan Co., Ltd., Seiro, Niigata 957-0197, Japan) ,  Matsui Kota (Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN, Nihonbashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027, Japan) ,  Takeuchi Ichiro (Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN, Nihonbashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027, Japan) ,  Takeuchi Ichiro (Department of Computer Science, Nagoya Institute of Technology, Gokiso, Showa-ku, Nagoya 466-8555, Japan) ,  Ujihara Toru (Institute of Materials and Systems for Sustainability, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya 464-8603, Japan) ,  Ujihara Toru (Department of Materials Process Engineering, Nagoya University Graduate School of Engineering, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya 464-8603, Japan)
資料名： Materials Today Communications  (Materials Today Communications)
巻： 25  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3060A  ISSN： 2352-4928  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Si薄膜のエピタキシャル成長プロセスを最適化するために,Bayes最適化(BO)を適用した。BOは,いくつかの実験パラメータおよびそれらの相互作用を考慮して,最適な膜成長条件を効果的に探求することを可能にする。この方法で,最適化に必要な実験の全数を減らした。エピタキシャル成長率は最大となり,5つの品質パラメータは許容範囲内に維持された。さらに,2つの実際的問題,即ち,装置誤差の除去と品質パラメータ評価の時間コストを考慮した。これらの問題を克服するために,異なる状況に対して異なる制約でBOを適応的に行った。これらの最適化の結果として,結晶成長速度は標準条件下で約2倍増加し,一方5つの品質パラメータ条件を満たした。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *エピタクシー ,  *最適化 ,  相互作用 ,  半導体薄膜 ,  パラメータ推定 ,  薄膜成長 ,  結晶成長速度 ,  *シリコン薄膜 ,  *改変

著者キーワード (4件)： Bayes最適化 ,  化学蒸着 ,  機械学習 ,  シリコンエピタキシャル成長

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  半導体薄膜  (BK14040E) ,  セラミック・陶磁器の製造  (YC03020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 拘束 ,  Si薄膜 ,  エピタキシャル成長 ,  適応 ,  Bayes最適化