数日かかっていた半導体の内部解析が、AIで1ミリ秒未満になった

解説

半導体の測定結果から内部の状態を逆算する解析は、これまで数日かかることがあった。東京科学大学の井手啓介助教らは、2つのニューラルネットワークを組み合わせて、この解析を1ミリ秒未満で行うことに成功した（2026年8月25日発表）。

仕組みは二段構えになっている。1つ目のネットワークが測定結果から材料内部の状態を推定し、2つ目のネットワークが、その推定した状態から元の測定結果を再現できるかを確かめる。答えを出しっぱなしにするのではなく、出した答えを逆向きに検算する形になっているのが特徴だ。

学習に使ったデータは約400件で、従来研究の約100分の1という少なさでも高い精度が出た。半導体工場での測定データの迅速な解析のほか、材料・化学・光学など「結果から原因を逆算する」問題への応用が期待されている。