[23a-12M-1~10] 16.1 Fundamental properties, evaluation, process and devices in disordered materials

9:45 AM - 10:00 AM JST(12:45 AM - 1:00 AM UTC)

[23a-12M-4] High-throughput experiments to develop novel selector materials by machine learning

〇Kentaro Saito¹, Shogo Hatayama¹, Yuta Saito^1,2, Ishida Masahiko^1,3 (1.AIST, 2.Tohoku Univ., 3.NEC Corp.)

Keywords:

Amorphous chalcogenide,High-throughput experiment,Ovonic threshold switch

次世代デバイスのセレクタ材料として、高い耐熱性を有するAs、Seフリーのアモルファスカルコゲナイド材料が待ち望まれている。その開発には幅広い組成を対象とした網羅的な研究が求められるため、従来の研究スキームでは膨大なリソースが必要となる。この課題を解消すべく、機械学習による新規セレクタ材料開発のためのコンビナトリアル成膜とI-V特性の自動評価装置を駆使したハイスループット実験手法の確立に取り組んだ。