[20p-C43-1~11] 13.1 Si系基礎物性・表面界面・シミュレーション

14:00 〜 14:15奨励賞エントリー

[20p-C43-5] 機械学習ポテンシャルＭＤを用いたa-Al₂O₃/GaN界面の欠陥状態解析

〇佐藤 昂輝¹、上沼 睦典²、陣内 亮典¹、旭 良司¹ (1.名大工、2.産総研)

キーワード：

機械学習、窒化ガリウム、第一原理計算

次世代半導体として期待されている窒化ガリウム半導体デバイスにおいて、絶縁体であるアモルファスアルミナとの界面欠陥がデバイス特性に多大な影響を与える。本研究では、第一原理計算の結果を学習した機械学習力場を用いて、界面の「ミクロな構造」がデバイスの「マクロ物性」（欠陥準位）に与える影響を調べた。大規模分子動力学計算の結果、界面でのO原子の不足箇所やGa-N結合の消失部が欠陥の要因であることが分かった。