[20p-A21-1~11] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

16:15 〜 16:30奨励賞エントリー

[20p-A21-11] RHEED機械学習解析によるMBE成膜支援システムの構築

〇大澤 俊郎^1,2、吉成 朝子^1,2、安藤 康伸³、松村 太郎次郎⁴、小嗣 真人¹、永村 直佳^1,2 (1.東理大先進工、2.物材研、3.東工大化生研、4.産総研)

キーワード：

反射高速電子回折、機械学習、表面超構造

半導体デバイスの小型化の要求に伴い、二次元機能性薄膜が注目を集めている。分子線エピタキシー法での成膜では反射高速電子回折(RHEED)を用いて構造や膜厚の評価が行われるが、RHEED回折像の解釈には高度な知識を必要とする。本研究では機械学習を用いてRHEED回折像の解析を行う構造評価システムを開発した。その結果、人の目では判別しにくい表面超構造の相変化をリアルタイムで明確に捉えることができた。