講演情報
[24p-P12-1]深層学習型汎用原子間ポテンシャルを用いたシリコン酸窒化膜の弾性特性に及ぼす組成の影響の探索
〇宮崎 桜子1、小川 京悟1、榊間 大輝1、泉 聡志1 (1.東大工)
キーワード：
シリコン酸窒化膜,非晶質,グラフニューラルネットワーク
本研究では、アモルファスSiONの組成と弾性率の関係を調査し、弾性率と原子レベルのネットワーク構造との関係について議論した。構造の作成にはグラフニューラルネットワークの原子間ポテンシャルを用いた。アモルファスSiONの体積弾性率は組成によって45～140 GPaまで変化し、Nの割合が高いほど体積弾性率は大きくなった。