2023 年度研究成果報告書

機械学習によるフェムト秒レーザー誘起気相プラズマ反応の最適制御

研究課題

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研究課題/領域番号	21K03521
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
審査区分	小区分14030:プラズマ応用科学関連
研究機関	名古屋大学
研究代表者	松田晃孝名古屋大学, 理学研究科, 講師 (10413999)
研究期間 (年度)	2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード	強レーザー場 / レーザーフィラメント / レーザー誘起プラズマ / 機械学習
研究成果の概要	フェムト秒レーザー誘起気相プラズマ反応の最適制御を目指し，機械学習の中でも強レーザー場における選択的結合切断において成果を挙げている遺伝的アルゴリズムを採用しレーザー波形最適制御システムの構築を行った。フェムト秒レーザー光の波長成分ごとの位相を遺伝情報と見なし，分子の生成量を直接反映するプラズマ発光強度をレーザー波形最適化の指標として用いた。空気中レーザープラズマを対象とした実験において，40世代目以降においてレーザー光のパルス幅が最も短い場合と比較して大きな発光強度が得られた。このことは，気相プラズマ反応の最適制御に成功したことを示している。
自由記述の分野	光分子科学
研究成果の学術的意義や社会的意義	気相プラズマ反応は高い反応性を示すことから，物質科学の側面からエネルギーや環境など多岐にわたる問題を解決するための反応法として注目を集めている。本研究では，フェムト秒強レーザー場において成功が収められてきたレーザーパルス波形整形による反応制御法をレーザー誘起気相プラズマ反応に適用し，発光強度を指標とした実験において機械学習による反応の最適制御が可能であることを明らかにした。今後，様々な分子系への適用を進めることで高効率・高選択的な新奇プラズマ反応法の開拓につながると期待される。