講演情報

[15p-70A_101-13]機械学習ポテンシャルを用いた Co-ALD 選択成長プロセスの表面反応解析

〇玉置 直樹1、山口 潤1、佐藤 登1、筑根 敦弘1、霜垣 幸浩1 (1.東大院工)

キーワード:

選択成長、機械学習ポテンシャル、金属配線

機械学習ポテンシャルを用いた原子レベルシミュレーションを活用し、CCTBAを原料とするCo-ALD選択成長プロセスの表面反応を解析した結果について報告する。原料ガスの気相分解反応の活性化エネルギーを求め、分解した中間体が非成長面である酸化膜表面に容易に化学吸着して選択性を悪化させる可能性を示した。また、インヒビターとしてのNH3の可能性についても評価した。