[19a-A36-1~7] 8.3 プラズマナノテクノロジー

9:30 〜 9:45

[19a-A36-3] TEOS/O₂/ArプラズマCVD発光分光分析を用いたSiO₂薄膜特性の機械学習予測

〇鎌滝 晋礼¹、Fitriani Sukma²、佐藤 優志¹、山本 祐馬¹、黒崎 陽晴¹、山下 大輔¹、山下 尚人¹、奥村 賢直¹、板垣 奈穂¹、古閑 一憲¹、白谷 正治¹ (1.九大シス情、2.九大マスフォア研)

キーワード：

機械学習、TEOS plasma CVD、SiO2薄膜

プラズマプロセスにおける最適なプロセス条件を見出すことに膨大なコストがかかり、機械学習の活用は有用な手段と一つとなっている。プラズマ発光分光スペクトルは、プラズマ中の活性種の密度や電子温度などの情報が含まれており取り扱いが難しい側面、非侵襲的に比較的簡単に計測できるため、有用に活用できる方法が求められる。本研究では、TEOS+O₂+ArプラズマOES結果を用いたSiO₂薄膜形成における成膜速度の機械学習による予測を試みた。