講演情報
[8a-N403-7]機械学習力場MDを用いたa-(SiO2)x(Al2O3)1-x/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
GaN基板デバイス実用化のためには絶縁膜形成が重要だが、絶縁膜間に生じる酸化や欠陥がデバイス性能を低下させる要因となる。本研究では、機械学習力場を用いたMDシミュレーションとDFT解析で、a-AlSiO/GaOx/GaN界面の構造や欠陥を評価した。その結果、Al₂O₃単体では再結晶化により欠陥が増加する一方、SiO₂添加でGa-Oパッシベーションが進みギャップ内欠陥準位が抑制された。また、GaOx層の挿入・制御によってもGa-O結合が促進されることが分かった。