[15a-K509-1~6] 13.1 Si系基礎物性・表面界面・シミュレーション

11:00 〜 11:15奨励賞エントリー

[15a-K509-5] 機械学習力場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

GaN基板の半導体デバイスの課題解決のため、a-Al2O3/GaOx/GaN界面を分子動力学シミュレーションで解析した。機械学習力場を用いた大規模シミュレーションにより、酸素のパッシベーションが欠陥状態を低減し、GaOx層の挿入が欠陥密度を低減することを示した。この研究は、酸素分圧や絶縁膜形成条件の最適化によるデバイス特性向上の可能性を示唆するものである。