[18p-A24-1~13] 23.1 Joint Session N "Informatics"

3:00 PM - 3:15 PM JST(6:00 AM - 6:15 AM UTC)

[18p-A24-6] Estimation of Thermal Diffusivity and Carrier Lifetime of Si from Laser Heterodyne Photothermal Displacement Signals using Machine Learning

〇Shota Urano¹, Tomoki Harada¹, Kentaro Kutsukake², Noritaka Usami², Tetsuo Ikari¹, Atsuhiko Fukuyama¹ (1.Univ. of Miyazaki, 2.Nagoya Univ.)

Keywords:

Machine Learning,silicon

半導体の発熱抑制には熱物性の適切な理解が重要である。そこで、本研究では機械学習を用いて物性値を短時間で推定することを目的とする。機械学習モデルは全結合ニューラルネットワーク採用した。変位量の時間変化を入力として熱拡散率とキャリア寿命を推定した。その結果、キャリア寿命の一部範囲で予測誤差が増加したが、熱拡散率とキャリア寿命を高精度に推定出来た。また、推定に要する時間を約0.05秒にできた。