JST/CREST
「多結晶材料情報学による一般粒界物性理論の確立とスマートシリコンインゴットの創製」
(研究代表者:宇佐美徳隆)

(JST/CREST 研究課題の説明のページ) 

(宇佐美チーム工藤グループ:情報科学)



研究内容
研究の目的 
研究課題「多結晶材料情報学による一般粒界物性理論の確立とスマートシリコンインゴットの創製」を達成するために, 研究チーム内の共同研究グループと強力に連携して,「 (1)シリコン多結晶ウェーハからのデータ収集法の開発と高品質シリコンインゴット成長技術の開発, (2)多結晶のデータ解析法の開発と理想的多結晶組織の最適設計, (3)計算材料科学による結晶粒界の原子構造と電子的特性を含む物性解析」 について,異分野融合研究を行います.
実験と理論・計算・データ科学を融合した材料開発研究を進めます.
(宇佐美研究代表の研究室全体の研究紹介もご覧ください.:こちら

研究グループのアプローチ 
機械学習・人工知能に関する情報科学の観点から,上記(2)のテーマを中心にプロジェクトに携わります.
キーワード:画像処理,スパースコーディング,機械学習,ニューラルネットワーク,シミュレーション,測光・測色

論文 
Yusuke Hayama, Tetsuya Matsumoto, Tetsuro Muramatsu, Kentaro Kutsukake, HiroakiKudo, NoritakaUsami, 3D visualization and analysis of dislocation clusters in multicrystalline silicon ingot by approach of data science, Solar Energy Materials and Solar Cells, 189, 239-244 (January 2019) , https://doi.org/10.1016/j.solmat.2018.06.008 (研究グループでのポイント:転位クラスター領域の特定と3次元可視化)

Tetsuro Muramatsu, Yusuke Hayama, Kentaro Kutsukake, Kensaku Maeda, Tetsuya Matsumoto, HiroakiKudo, Kozo Fujiwara, Noritaka Usami, Application of weighted Voronoi diagrams to analyze nucleation sites of multicrystalline silicon ingots Journal of Crystal Growth, 499,62-66 (1 October 2018) https://doi.org/10.1016/j.jcrysgro.2018.07.028 (研究グループでのポイント:ボロノイ図の導入と緩和法)

Abderahmane Boucetta, Kentaro Kutsukake, Takuto Kojima, Hiroaki Kudo, Tetsuya Matsumoto, Noritaka Usami, Application of artificial neural network to optimize sensor positions for accurate monitoring: an example with thermocouples in a crystal growth furnace, Applied Physics Express, 12, 125503 (18 November 2019) https://doi.org/10.7567/1882-0786/ab52a9 (研究グループでのポイント:ニューラルネットワークの構成)

Hiroaki Kudo, Tetsuya Matsumoto, Kentaro Kutsukake, Noritaka Usami, Occurrence Prediction of Dislocation Regions in Photoluminescence Image of Multicrystalline Silicon Wafers Using Transfer Learning of Convolutional Neural Network, IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, https://doi.org/10.1587/transfun.2020IMP0010 (08 December, 2020)(advance online publication) (研究グループでのポイント:ニューラルネットワークによる転位クラスター領域の発生予測とデータ構築)

発表実績(2017年分のみ) 
Yusuke Hayama, Tetsuya Matsumoto, Kentaro Kutsukake, Isao Takahashi, Hiroaki Kudo, Noritaka Usami, Tracking and visuallization of dislacation generation in multicrystaline silicon by photoluminescence imageprocessing, PVSEC-27 (The 27th Photovoltaic Science and Engineering Conference), 1TuO1.4, 2017. (See confernece report, bottom topic in p.10(Conference Highlights))

村松哲郎,高橋勲,沓掛健太朗,前田健作,藤原航三,松本哲也,工藤博章,宇佐美徳隆, 重み付きボロノイ図を用いたキャスト法による多結晶Siの核形成サイトの解析, JCCG-46 第46回結晶成長国内会議,28p-P27, 2017.

村松哲郎,高橋勲,松本哲也,工藤博章,沓掛健太朗,前田健作,藤原航三,宇佐美徳隆, 多結晶Siインゴットの核形成サイト解析への重み付きボロノイ図の応用, 第5回応用物理学会 名古屋大学スチューデントチャプター東海地区学術講演会,A3, 2017.

工藤博章,羽山優介,松本哲也,沓掛健太朗,宇佐美徳隆,多結晶シリコンPL像中の転位領域の非負値行列因子分解による推定,電子情報通信学会イメージ・メディア・クオリティ研究会, IMQ2017-22, 2017

(関連する研究発表)(2017年分のみ) 
羽山優介,松本哲也,沓掛健太朗,高橋勲,工藤博章,宇佐美徳隆,データ科学的手法を用いた多結晶 Si 中の転位発生・伝搬の可視化,第78回応用物理学会秋季学術講演会, 5a-A204-4, 2017. ( 会議報告 16.非晶質・微結晶(16.3シリコン系太陽電池) 応用物理学会講演奨励賞(羽山優介)

工藤博章,羽山優介,松本哲也,沓掛健太朗,宇佐美徳隆,多結晶シリコンPL像中の転位領域のスパースコーディングによる推定に関する検討,電子情報通信学会イメージ・メディア・クオリティ研究会, IMQ2017-19, 2017

共同研究グループメンバー
工藤博章 名古屋大学 大学院情報学研究科 知能システム学専攻
松本哲也 名古屋大学 大学院情報学研究科 知能システム学専攻
小島拓人 名古屋大学 大学院情報学研究科 知能システム学専攻



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Last Modified: 2021.3.17
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