名古屋大学と外観検査自動化の京大発AIベンチャー企業であるAnamorphosis Networksは，製造プロセスの自動化を実現するAI制御アルゴリズムを開発した（ニュースリリース）。

AI技術は，自動運転からロボット制御まで，多くの分野で利用されている。製造業もその一つで，AI技術の導入によりスマート化への期待が高まっている。しかし，製造現場では，機器や環境の変化に対応するために熟練者がノウハウを活用して手動で作業を行なっており，自動化への道のりは困難。

特に，半導体シリコンウエハーの製造法である浮遊帯域溶融（FZ）法では，熟練のオペレーターが溶融帯を観察しながら状況に合わせて操業を行ない，単結晶注の育成を行なっている。FZ法は，棒状の原料の一部を高周波や集光加熱により溶融することで溶融帯を形成し，溶融帯の下部に形成する結晶を降下させることによって結晶を育成する方法。

結晶育成時には，溶融帯を観察しながら原料の降下速度と加熱出力を調整し，溶融帯を表面張力により保持する。また，単結晶育成のためにネッキングと呼ばれる口径制御を行なう必要があり，溶融帯を保持しながらネッキングを行なうためには，溶融帯の状態に合わせて結晶の降下速度や出力を適切に調整することが求められる。このような適応的な操業には経験や技術が必要であり，自動化への課題となっていた。

研究グループは，この問題を解決するために，限られた操業データから溶融帯の変化を推定するモデルを構築し，強化学習注と呼ばれる機械学習手法を用いて制御するアルゴリズムを開発した。

開発されたアルゴリズムは，ネッキングを含む単結晶育成の操業軌道が類似していることや，限られた操業データから溶融帯の変化を推定する必要があることなど，製造プロセスのデータの特徴や制約を加味して設計されている。FZ結晶成長のシミュレーターを用いた実験では，手動で制御するよりも理想形状に近づけることが可能であることを実証している。

現在，このアルゴリズムを実際の製造現場に適用するための装置のプロトタイプ開発に取り組んでいる。これにより，熟練者の技術を超えるAI制御モデルの構築を目指している。

これまでは，熟練者の経験や感覚に依存していたFZ法による結晶成長プロセスを自動化することにより，シリコンウエハーをはじめとする結晶材料の製造の安定化や，歩留まりの改善，工場の省人化やスマート化に寄与することが考えられる。

研究グループは，開発したアルゴリズムは，人が介在する様々な製造プロセスに応用することが可能であり，今後，技術の適用範囲を拡大することで製造業のスマート化に貢献することが期待されるとしている。