サイエンス
「未知の半導体」を逆算して生み出す。AIが覆した材料開発の常識
フリンダース大学とハリファ大学の共同研究チームは、次世代半導体材料の探索におけるボトルネックを打破するため、ベイズ最適化を用いた「スマート材料発見エンジン」を開発した。このエンジンは、膨大な化学空間からガリウムベースの新規半導体を効率的に逆設計し、特定のバンドギャップを持つ材料を高速で特定可能であり、材料科学に新たなパラダイムをもたらす。
Term
ベイズ最適化
別名: Bayesian Optimization
Overview
最終更新: 2026年7月9日未知の目的関数を最適化するための機械学習手法。過去の観測データに基づいて関数の形状を確率的に推定する「代理モデル」と、次にどこを探索すべきかを決定する「獲得関数」を組み合わせて動作する。実験コストや計算コストが高い材料科学の分野において、膨大な候補の中から有望な組成を効率的に絞り込むための強力なツールとして活用されている。