[8a-N102-1~11] 18.3 Measurement Informatics

9:30 AM - 9:45 AM JST(12:30 AM - 12:45 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[8a-N102-3] Deep Learning Analysis of Semiconductor Optical Properties: Potential Comparison between Spectroscopic Ellipsometry and Reflectance-Transmittance Measurements

〇Naoki Kurokawa¹, Akihiro Baba¹, Jiro Nishinaga², Shogo Ishizuka², Takashi Koida², James Hilfiker³, Hiroyuki Fujiwara¹ (1.Gifu Univ., 2.AIST, 3.J.A. Woollam Co., Inc.)

Keywords:

Deep Learning,Spectroscopic Ellipsometry,Reflectance-Transmittance Measurements

深層学習は、半導体光学物性の高速評価法として期待され、分光エリプソメトリー（SE）および反射・透過測定（RT）への応用が進められている。しかし、SEとRTでは評価する物理情報が根本的に異なる。深層学習の予測精度は測定スペクトルの情報量と教師データ数に依存し、これらの入力情報を比較した事例は無い。そこで本研究では、1000万件の教師データを用いてSE、RT、SE+T、SE+RTを系統的に比較し、 SE+Tの有効性を初めて明らかにした。