現在人工知能（AI）の機械・深層学習を用いた各種分野の研究開発が極めて盛んである。本発表では、当研究室で行っている、スコッチテープによるバルク結晶の機械剥離で創製する僅か原子数個の薄さで面積0.1mm^2以下と極小の二次元半導体破片の画像認識と物性予測を、機械・深層学習を活用して精密実現した結果を発表する。画像認識では、異なる上記微小半導体破片を複数積層した構造を精密識別できる新たな機械・深層学習手法を発表する。また、半導体破片は必ず点欠陥を持ち多様な物性が産まれるが、その欠陥物性（電子を放出するエネルギー、放出・捕獲確率など）を室温で低周波ノイズや基礎電流特性を測るだけで精密予測することに成功にした結果を発表する。これらは日本のあらゆる次世代高効率半導体素子の研究開発にとって強い武器になり得るものである。