https://www.nims.go.jp/personal/kozawa/ja/tags/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92/機械学習HugoBlox Kit (https://hugoblox.com)jaTue, 15 Oct 2024 00:00:00 +0000https://www.nims.go.jp/personal/kozawa/media/logo.svghttps://www.nims.go.jp/personal/kozawa/ja/tags/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92/https://www.nims.go.jp/personal/kozawa/ja/news/2024-10-15-bayesian-optimization-mocvd/Tue, 15 Oct 2024 00:00:00 +0000https://www.nims.go.jp/personal/kozawa/ja/news/2024-10-15-bayesian-optimization-mocvd/<!-- <figure><img src="feature.webp" alt="WS2の制御化学気相成長のためのベイズ最適化" width="600"><figcaption> <p>WS2の制御化学気相成長のためのベイズ最適化 © 2024 American Chemical Society</p> </figcaption> </figure> --> <h3 id="機械学習で加速する二次元物質の合成">機械学習で加速する二次元物質の合成</h3> <p>私たちの最新の研究では、<strong>ベイズ最適化（BO）<strong>という機械学習技術を使用し、<strong>化学気相成長（CVD）<strong>によるモノレイヤー</strong>WS2</strong>の成長条件を最適化しました。<strong>フォトルミネッセンス（PL）強度</strong>を最大化することで、わずか13回の最適化ラウンドで</strong>86.6%の改善</strong>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。</p> <p>次世代技術に向けた<strong>2次元材料</strong>の発展に貢献する、<strong>機械学習</strong>を活用した新たなアプローチをご覧ください。</p> <p> </p>