[18p-A37-1~11] 17.2 Graphene

3:30 PM - 3:45 PM JST(6:30 AM - 6:45 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[18p-A37-8] Evaluation of Spatial Distribution of Career Doping in GrapheneUsing Raman Microscope and Machine Learning

〇Riku Gotoh^1,2, Asako Yoshinari^1,2, Takuya Iwasaki², Seiya Suzuki^2,3,4, Yasunobu Ando⁶, Tarojiro Matsumura⁵, Masato Kotsugi¹, Naoka Nagamura^1,2,4 (1.Tokyo Univ. of Science, 2.NIMS, 3.JAEA, 4.JST PRESTO, 5.AIST, 6.Tokyo Inst. of Tech)

Keywords:

graphene,machine learning,Raman spectroscopy

グラフェンに代表される二次元原子層材料を用いたデバイスでは、表面状態や電極・基板との界面状態がデバイス特性に顕著に影響する為、顕微分光を用いて物性の局所変化を捉えることが重要である。本研究では機械学習ピークフィッティングパッケージ"EMPeaks"のラマン分光データへの応用による、グラフェン電界効果トランジスタ構造中のグラフェンチャネル/金属電極の接触界面近傍における局所性の評価を行った。