[20p-C601-1~16] 23.1 Joint Session N "Informatics"

2:00 PM - 2:15 PM JST(5:00 AM - 5:15 AM UTC)

[20p-C601-3] Construction of a Machine Learning based Digital-twin for the MOVPE of GaN

〇Shota Seki^1,2, Yuka Hashizume¹, Masaki Takaishi¹, Yosuke Tsunooka², Kentaro Kutsukake⁴, Tsutomu Sonoda³, Tokio Takahashi³, Toshihide Ide³, Mitsuaki Shimizu³, Toru Ujihara² (1.AIxtal, 2.Nagoya Univ., 3.NU-AIST GaN-OIL, 4.AIP RIKEN)

Keywords:

semiconductor,machine learning,process infomatics

機械学習を用いたデジタルツインは1)シミュレーションの入出力を学習するもの、2)実際の実験の条件と結果を学習するものに大別できる。本研究では窒化ガリウム(GaN)の気相成長に対して両者を組み合わせたデジタルツインを構築し、界面現象のように支配方程式が未知でシミュレーションができない現象に対しても、解釈性と精度を向上させることを目指す。