[22a-A305-1~11] 2.2 Radiation physics fundamentals & applications, radiation generators, new technology

10:00 AM - 10:15 AM JST(1:00 AM - 1:15 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[22a-A305-5] Prediction of range of implanted ions using machine learning

〇Hideaki Minagawa¹, Tomoya Tezuka², Hidetsugu Tsuchida² (1.ITC, 2.Kyoto Univ.)

Keywords:

simulation,ion implantation,machine learning

現在注入イオンの分布予測のために広く使われているSRIMなどのモンテカルロシミュレーションでは、阻止能の情報を利用して注入イオンの分布を算出する。これに対し、本研究では機械学習を用いて阻止能の情報なしに注入イオンの飛程が予測可能なモデルを構築し、飛程の予測において重要となるパラメータを調べた。高精度の予測においては入射イオン及び標的の原子番号または質量数が必要であることが判明した。