産業技術総合研究所 研究AI技術の活用で導波路の接続状態の良否を自動判定
－専門技術に頼ることなく高周波デバイス特性の正確な評価を可能に－
【産学連携対象 全学共通分野 Discovery Saga】
【Sagaキーワード】
導波管/ミリ波/外れ値/自動運転/アルゴリズム/モノのインターネット（IoT）/機械学習/人工知能（AI）/多項式/高周波/内部構造/テラヘルツ/アライメント/テラヘルツ波/導波路/半導体デバイス/ケーブル/計測技術/マイクロ/マイクロ波/計測システム/自動化/周波数/性能評価/電磁波/半導体/分解能/プローブ
発表・掲載日：2025/06/11
ポイント
導波路の接続状態によって変化する高周波信号の測定データを参照し、機械学習を活用することで接続の良好・不良を自動で判定測定システム、周波数、測定対象によらず複数の事例で導波路の接続状態の判定が可能であることを確認
ミリ波からテラヘルツ波にわたる高周波デバイス評価システムのオートメーション化を推進
発表情報
会議名：IEEE MTT-S International Microwave Symposium（IMS）2025 workshop/general sessionタイトル：Detection algorithm for waveguide connection and probe contact states based on machine learning in frequency up to 1.1 THz
著者：Ryo Sakamaki, Seitaro Kon, Shuhei Amakawa, Takeshi Yoshida, Satoshi Tanaka, Minoru Fujishima