Hiroaki Kudo 研究室

主宰者：Hiroaki Kudo
名古屋大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、多結晶シリコンの微細構造を解析し、結晶欠陥の発生メカニズムを明らかにする研究を行っています。特に、光学画像と発光画像から機械学習を用いて結晶の方位や粒界の特性を予測し、転位クラスタ（結晶内の欠陥の集合体）がどのような結晶学的環境で形成されるかを調査しています。有限要素法による応力解析と結晶成長シミュレーションを組み合わせることで、欠陥形成の根本原因を多角的に解明しています。 さらに、グラフ理論を応用した双晶ネットワーク解析により、多結晶材料の複雑な微細構造を可視化し、その統計的性質を明らかにしています。また、生成的敵対ネットワークという画像生成AI技術を用いて、実際の結晶インゴットから抽出した結晶学的特徴を学習し、さまざまな多結晶構造の仮想モデルを自動生成する手法を開発しています。これらのアプローチは、太陽電池などの実用材料の性能向上に向けて、欠陥を抑制する結晶粒界の特性を特定することに貢献しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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