深層学習を用いた事後観測データからの発展方程式抽出手法の開発

• 研究課題/領域番号: 23K25801
• 補助金の研究課題番号: 23H01104 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分13020:半導体、光物性および原子物理関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 谷 峻太郎 東京大学, 物性研究所, 助教 (80711572)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円); 2027年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2026年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円); 2025年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2024年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円); 2023年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
• キーワード: 不可逆過程 / 深層学習 / レーザー加工 / 不可逆現象

研究開始時の研究の概要

本研究課題は、これまで物理モデルの構築が困難であった複雑系を対象として、大量の実験データに基づき、深層学習を用いて系の発展方程式を記述する物理モデルを構築する手法を開発することを目的する。とくに、強いレーザーパルスにより引き起こされる破壊過程を対象とする。この破壊過程はレーザーアブレーションと呼ばれ、半導体基板穴あけ等の微細加工に欠かせない技術となっている一方、未だ物理過程は明らかになっていない。本研究課題では現象の直接測定が困難な系であっても、事後測定を通して現象の時間発展方程式を抽出する手法の開発に取り組む。