Fengの論文がACS Applied Materials & Interfacesに掲載 - WS2成長の最適化にベイズ最適化を利用
Fengの論文がACS Applied Materials & Interfacesに掲載 - WS2成長の最適化にベイズ最適化を利用
機械学習で加速する二次元物質の合成
私たちの最新の研究では、ベイズ最適化（BO）という機械学習技術を使用し、化学気相成長（CVD）によるモノレイヤーWS2の成長条件を最適化しました。フォトルミネッセンス（PL）強度を最大化することで、わずか13回の最適化ラウンドで86.6%の改善を達成しました。この研究は、BOがランダム探索のような従来手法を超え、より少ない試行で最適条件に収束できることを実証しています。
次世代技術に向けた二次元材料の発展に貢献する、機械学習を活用した新たなアプローチをご覧ください。