概要
マテリアル・インフォマティクスを半導体材料の組成抽出へ適用した例
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半導体材料が有している様々な用途から、それは現在注目を集めています。
しかし、材料の組成は膨大な組み合わせ候補が存在しているため、材料開発手法としてマテリアル・インフォマティクスなどの高効率探索手法も必要とされております。 Pipeline Pilotはデータの受け渡しや他ソフトウェアへのアクセス、機械学習モデル構築など、さまざまな機能を有しており、 幅広い機能は、マテリアル・インフォマティクスの導入ハードルを大きく引き下げることが予想されます。 『材料開発を超高速化！半導体業界での『マテリアルズ・インフォマティクス』活用』オンラインセミナー(2021年3月5日 開催)では、 Pipeline PilotやMaterials Studioを機械学習やバンドギャップ計算に活用し、目的のバンドギャップを持つ半導体材料を抽出する事例を紹介いたしました。 |
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オンラインセミナーにて使用した資料(一部省略)
| オンラインセミナーで使用した資料をご覧いただけます(pdfファイル)。 |