講演情報
[22a-A305-5]機械学習を用いた注入イオンの飛程の予測
〇南川 英輝1、手塚 智哉2、土田 秀次2 (1.（株）イオンテクノセンター、2.京大院工)
キーワード：
シミュレーション,イオン注入,機械学習
現在注入イオンの分布予測のために広く使われているSRIMなどのモンテカルロシミュレーションでは、阻止能の情報を利用して注入イオンの分布を算出する。これに対し、本研究では機械学習を用いて阻止能の情報なしに注入イオンの飛程が予測可能なモデルを構築し、飛程の予測において重要となるパラメータを調べた。高精度の予測においては入射イオン及び標的の原子番号または質量数が必要であることが判明した。