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学術的意義:本研究は、強化学習を用いて浮遊帯域溶融法（FZ法）の単結晶育成を自動化する新たなアプローチを提供し、製造プロセスの効率化と高精度化に寄与します。ガウス混合モデル（GMM）とProximal Policy Optimization（PPO）アルゴリズムの融合により、結晶成長の理論的理解と実践的応用の架け橋となります。
社会的意義:本研究の成果により、高品質な単結晶の安定供給が可能となり、半導体デバイスの性能向上や製造コストの削減が期待されます。また、製造現場における熟練技術者の不足問題を緩和し、製造業全体の競争力強化に貢献します。
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