北陸先端科学技術大学院大学 (ＪＡＩＳＴ)と理化学研究所は、結晶シリコン太陽電池に用いられる薄膜のシリコン堆積条件を最適化する新たな手法「制約付きベイズ最適化」を開発した。太陽電池のみでなく、さまざまなところで利用することが可能だという。

研究グループはこれまで薄膜を堆積する「触媒化学気相堆積（Ｃａｔ－ＣＶＤ法）」を用いて太陽電池用薄膜の形成に取り組んできた。この製膜において多くの実験回数を要する。そのため最大と最小値を得るための手法「ベイズ最適化」により太陽電池の最大出力が求められるが、最適化を実施すると実現不可能な組み合わせとなるなど課題もあった。

研究ではベイズ最適化における実践的な問題を解決するための、制約付きベイズ最適化を開発した。

この手法では、未実施の実験条件のうち、製膜装置の仕様上実現が困難な条件を機械学習による予測に基づいてあらかじめ排除し、残りの中からキャリア再結合抑止性能を最良化する可能性のある実験条件を提示させるよう工夫した。

さらに、一定の製膜時間における予測膜厚を提示させる機能を持たせ、所望の膜厚を得るための製膜時間を逆算できるよう設計。これらの制約を組み込むことで、製膜装置が実現可能な条件の範囲内でかつ一定の膜厚を有し、キャリア再結合抑止性能を最良化するベイズ最適化の手順を進行させることが可能となった。

開発した制約付きベイズ最適化を用いることで、わずか８回のサイクルにより最適な製膜条件に到達。２０回のサイクルでベイズ最適化工程が完了した。また、このベイズ最適化の提示に従って複数の製膜パラメーターを広い範囲で変化させた結果、高いキャリア再結合抑止性能の実現には、製膜時の基板温度と原料ガスである「ＳｉＨ４」の流量の組み合わせが重要であることも見いだした。

研究グループは「研究で得られた手法は、太陽電池製造や薄膜堆積に限らず、幅広い分野や試料作製に適用可能な手法として期待される」とコメントしている。