2025 MRS Fall Meetingで、強化学習を用いたフローティングゾーン（FZ）結晶成長炉の自動化に関する実機実験が発表されました。当社のRyohei Matsumoto・炭谷翔悟が共著者として参加する、名古屋大学などとの共同研究です。
- 発表日
- 2025年12月2日
- 学会・会場
- 2025 MRS Fall Meeting／米国ボストン
- 研究題目
- Experimental Demonstration of a Data-Driven Automated Floating Zone Crystal Growth Furnace Using Reinforcement Learning
- 当社の参画
- Ryohei Matsumoto・炭谷翔悟が共著者として参加
観察する・条件を計算する・設備に戻す
公開抄録では、カメラ画像から結晶の直径と融液の高さを抽出し、強化学習に基づいて加熱出力や送り速度を調整する実験を紹介しています。実際のシリコン結晶の成長実験を通じて、データから学ぶ制御の可能性を検証した研究です。
出典：MRS公式発表・公開抄録
2023年のシミュレーション研究から、実機での検証へ
先行する共同研究では、限られた操作データから状態の変化をモデル化し、強化学習でFZ結晶成長のネッキング工程を自動化する方法をシミュレーションで検証しました。成果はScientific Reportsに掲載され、名古屋大学が2023年7月に発表しています。今回の実機実験の発表は、その研究の進展を伝えるものです。
出典：名古屋大学・2023年の研究成果 / Scientific Reports掲載論文
製造現場を認識し、数理モデルで考え、設備へ働きかける。この研究は、当社が目指すPhysical AIを説明する具体的な技術の取り組みです。現場支援・研究実績を見る