[18p-A37-1~11] 17.2 グラフェン

15:30 〜 15:45奨励賞エントリー

[18p-A37-8] 顕微ラマン分光と機械学習によるグラフェンのキャリアドープ空間分布評価

〇後藤 陸^1,2、吉成 朝子^1,2、岩崎 拓哉²、鈴木 誠也^2,3,4、安藤 康伸⁶、松村 太郎次郎⁵、小嗣 真人¹、永村 直佳^1,2,4 (1.東理大、2.NIMS、3.JAEA、4.JSTさきがけ、5.AIST、6.東工大)

キーワード：

グラフェン、機械学習、ラマン分光法

グラフェンに代表される二次元原子層材料を用いたデバイスでは、表面状態や電極・基板との界面状態がデバイス特性に顕著に影響する為、顕微分光を用いて物性の局所変化を捉えることが重要である。本研究では機械学習ピークフィッティングパッケージ"EMPeaks"のラマン分光データへの応用による、グラフェン電界効果トランジスタ構造中のグラフェンチャネル/金属電極の接触界面近傍における局所性の評価を行った。