結晶形状顕微鏡像の機械学習による結晶成長制御システムの実装

Publicly Offered Research

Project Area	Foundation of "Machine Learning Physics" --- Revolutionary Transformation of Fundamental Physics by A New Field Integrating Machine Learning and Physics
Project/Area Number	25H01526
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Shizuoka University
Principal Investigator	光野徹也静岡大学, 工学部, 准教授 (20612089)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	機械学習 / 強化学習 / 結晶成長
Outline of Research at the Start	結晶成長研究では、目的の物性を発揮できる結晶を実現するため、膨大なパラメータ(成長温度 etc.)を探索する。このパラメータ探索には、多大なリソースを要する試行（結晶成長）と評価を繰り返す。本研究課題では、この結晶成長研究に強化学習と画像処理系ディープニューラルネットワークを連携させた機械学習システムによって、時間・費用リソースを大幅に低減させた次世代結晶成長研究スタイルを実証する。