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半導体薄膜の材料分析にAIを活用 原料ガス量の自動提案に成功:マテリアルズインフォマティクス(3/3 ページ) – MONOist
NTTは半導体物性の知識を用いたベイズ最適化手法を活用し目的とする組成の結晶を成膜するための原料ガス量を自動提案するエンジンを開発したと発表した。 (3/3)
AIが半導体薄膜の材料分析、成膜条件の自動化に成功 NTT – 電波新聞デジタル
光通信用機器製造のコスト削減へ NTTは2日、光通信用デバイスに用いる半導体薄膜の成膜条件(原料ガス量)を、人工知能(AI)を用いて自動で導出する新技術を開発したと発表した。光通信用デバイスの製造に必...
半導体薄膜の材料分析にAIを活用し、自動化に成功 ~光通信用デバイスの製造業務の効率化に貢献~ – Digital PR Platform
半導体薄膜の材料分析にAIを活用し、自動化に成功 ~光通信用デバイスの製造業務の効率化に貢献~
AI活用で半導体薄膜の材料分析を自動化する手法、NTTが開発 – マイナビニュース
NTTは5月2日、光通信用デバイスに用いる半導体薄膜の材料分析にAIを活用することで、自動化することに成功したと発表した。
半導体薄膜の材料分析にAIを活用し、自動化に成功 ~光通信用デバイスの製造業務の効率化に貢献~ – Digital PR Platform
半導体薄膜の材料分析にAIを活用し、自動化に成功 ~光通信用デバイスの製造業務の効率化に貢献~
NTT 半導体薄膜の材料分析に「ベイズ最適化」と「AI」を活用して自動化に成功 まずは光通信用デバイスの製造業務を効率化 – ロボスタ
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NTT 半導体薄膜の材料分析に「ベイズ最適化」と「AI」を活用して自動化に成功 まずは光通信用デバイスの製造業務を効率化 – ライブドアニュース
NTT(日本電信電話株式会社)は、 光通信用デバイスの製造工程で使用する「半導体薄膜の成膜条件」(原料ガス量)を、半導体物性の知識を取り入れた「ベイズ最適化」と「機械学習(AI)」によって自動導出する...






