[20p-A21-1~11] 23.1 Joint Session N "Informatics"

4:15 PM - 4:30 PM JST(7:15 AM - 7:30 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[20p-A21-11] Development of MBE film-growth support system by machine-learning RHEED analysis

〇Toshiro Osawa^1,2, Asako Yoshinari^1,2, Yasunobu Ando³, Tarojiro Matsumura⁴, Masato Kotsugi¹, Naoka Nagamura^1,2 (1.Tokyo Univ. of Sci., 2.NIMS, 3.Tokyo Tech, 4.AIST)

Keywords:

RHEED,machine-learning,surface superstructure

半導体デバイスの小型化の要求に伴い、二次元機能性薄膜が注目を集めている。分子線エピタキシー法での成膜では反射高速電子回折(RHEED)を用いて構造や膜厚の評価が行われるが、RHEED回折像の解釈には高度な知識を必要とする。本研究では機械学習を用いてRHEED回折像の解析を行う構造評価システムを開発した。その結果、人の目では判別しにくい表面超構造の相変化をリアルタイムで明確に捉えることができた。