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物理ベース機械学習とデータからのモデル獲得による液膜塗布プロセスの解析技術革新

研究課題

研究課題/領域番号 23KK0262
研究種目

国際共同研究加速基金(国際共同研究強化)

配分区分基金
審査区分 小区分19010:流体工学関連
研究機関東京都市大学

研究代表者

白鳥 英  東京都市大学, 理工学部, 教授 (10803447)

研究期間 (年度) 2024 – 2026
研究課題ステータス 交付 (2024年度)
配分額 *注記
14,300千円 (直接経費: 11,000千円、間接経費: 3,300千円)
キーワード物理ベース機械学習 / 液膜流れ / PINN
研究開始時の研究の概要

レジスト膜やカラーフィルターなどの機能性フィルムの塗布プロセスに関する解析技術を、物理法則に基づいた機械学習法(物理ベースAI)によって革新する。塗布プロセスで発生する膜厚ムラを従来の数値シミュレーションで予測する際、物理モデルの一部に定式化困難なものがあることが課題であったが、これを機械学習によって観測データから物理モデルを獲得することで解決を目指す。液膜流れの理論と計算法を得意とする申請者が、物理ベースAIに関して世界を先導する米国ブラウン大学のProf. Karniadakisと国際共同研究を行うことで、液膜流れの解析技術に関して世界を牽引する研究体制を構築し、国内研究を加速させる。

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公開日: 2024-02-28   更新日: 2024-07-03  

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