画像処理や音声処理など様々な分野で非常に効果的な深層学習は、物理分野での活用が期待されている。その背景には、近年の自動微分パッケージの発達があり、深層学習で物理パラメータの勾配を用いることで、効率的な最適化が実現できる。そこで、材料工学において接着力の向上が求められる金属板と樹脂の構造最適化に、物理シミュレーションの一つであり、構造設計手法としてよく用いられるトポロジー最適化を深層学習に組み込むことを提案する。本研究では、自由形式のトポロジー最適化の深層正則化に関する従来の研究に基づき、樹脂銅界面の結合強度を最大化するトポロジー構造を見つけるための深層学習アプローチの有効性を調査した。