【クイズ】半導体物性の知識を備えた機械学習モデルを適用した結晶成長方法とは？：クイズで学ぶ！ モノづくりトレンド（1/2 ページ）

MONOistの記事からクイズを出題！　モノづくり業界の知識を楽しく増やしていきましょう。

[遠藤和宏，MONOist]

※この記事は、2025年5月22日発行の「モノづくり総合版メルマガ」に掲載された「クイズで学ぶ！　モノづくりトレンド」の転載です。

問題

　NTTは2025年5月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、半導体物性の知識を取り入れた機械学習モデルにより自動導出する手法を開発したと発表しました。同手法は機械学習の1つ「ベイズ最適化」と半導体物性の知識を組み合わせた予測エンジンを活用しています。では、NTTは同手法を用いてどのような結晶成長方法の効率的な運用を実現し半導体薄膜を円滑に成膜できたでしょうか？

選択肢

1. 分子線エピタキシー法（MBE法）
2. 有機金属気相成長法（MOCVD法）
3. 原子層堆積法（ALD法）

結晶成長とは？ 出所：NTT

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