講演情報
[20p-C601-3]GaN気相成長における結晶表面状態予測のためのデジタルツインの構築
〇関 翔太1,2、橋爪 優果1、髙石 将輝1、角岡 洋介2、沓掛 健太朗4、園田 勉3、高橋 言緒3、井手 利英3、清水 三聡3、宇治原 徹2 (1.アイクリスタル、2.名大院工、3.産総研GaN-OIL、4.理研AIP)
キーワード：
半導体,機械学習,プロセスインフォマティクス
機械学習を用いたデジタルツインは1)シミュレーションの入出力を学習するもの、2)実際の実験の条件と結果を学習するものに大別できる。本研究では窒化ガリウム(GaN)の気相成長に対して両者を組み合わせたデジタルツインを構築し、界面現象のように支配方程式が未知でシミュレーションができない現象に対しても、解釈性と精度を向上させることを目指す。