講演情報

9:00 〜 9:15

[9a-A24-1]NbN薄膜の機械学習モデルを用いた仮想実験と成膜条件最適化

〇山森弘毅^1,2、松丸大樹¹、小柳果穂¹、丸山道隆¹、牧瀬圭正^1,2、石野宏和³ (1.産総研、2.国立天文台、3.岡山大)

NBN、ベイズ最適化

AIによるデータ駆動型材料探索をNbN薄膜に適用し、スパッタ条件最適化を実施。機械学習と仮想実験を反復し、圧力寄与を特定。Ar流量低減でδ相形成条件に到達し、さらに窒素流量と基板温度最適化により、(111)配向でTc=16.2 Kの高品質膜を得た。