Published April 2022 | Version v1
Journal article

Efficient materials development utilizing the combination of thin-film growth techniques and machine learning approaches toward energy applications

  • 1. National Institute for Materials Science (NIMS), International Center for Materials Nanoarchitectonics (MANA), Tsukuba, Ibaraki (Japan)

Description

Machine learning is attracting increased attention in the research field of novel materials development. Among the various material preparation methods, thin-film technology is actively used in various fundamental researches, industries, and applications for preparing thin films of various types of materials and nanostructured materials. In this article, our recent researches concerning novel materials development utilizing the combination of thin-film technologies and machine learning approaches are provided. Our methods using machine learning approaches were achieved to more efficient materials development, and would be able to be used for the exploration of novel thermoelectric materials. (author)

Availability note (English)

Available from DOI: https://doi.org/10.11470/oubutsu.91.4_224

Abstract (Japanese)

高効率化を目的とした,機械学習を取り入れた実験研究手法の開発が盛んに行われている.中でも薄膜作製プロセスは,基礎研究のみならず種々の産業分野で利用されている,汎用性の高い物質・材料合成手法である.ここでは,時間と労力が必要とされる薄膜作製プロセスを用いた材料開発研究を高効率化する目的で,機械学習を取り入れた2つの研究例を紹介する.前半では,機械学習による薄膜作製パラメータ推定プロセスを導入した「closed-loop薄膜作製手法」について紹介し,薄膜作製条件最適化実験の実験回数低減化について報告する.後半では,低熱伝導材料の開発に成功した,機械学習を用いた候補材料の予測とコンビナトリアル薄膜作製手法を組み合わせた高効率材料開発について紹介し,低炭素社会で有望視されている熱電変換材料の材料探索研究への応用について展望する.(著者)

Additional details

Additional titles

Original title (Japanese)
機械学習を用いた高速成膜プロセスの開発とエネルギー薄膜探索

Identifiers

Publishing Information

Journal Title
Oyo Buturi (Online)
Journal Volume
91
Journal Issue
4
Series
雑誌名:応用物理
Journal Page Range
p. 224-228
ISSN
2188-2290

Optional Information

Notes
13 refs., 5 figs.