講演情報
[16a-W8E_308-1]汎用機械学習ポテンシャルを使用した三元系温度相図シミュレーション
〇小鷹 浩毅1 (1.Matlantis株式会社)
キーワード：
相図シミュレーション、汎用機械学習ポテンシャル
本研究では汎用機械学習ポテンシャルPFPを用いて熱・配置エントロピーを考慮したIn-Ga-AsとIn-Ga-Sbの三元系温度相図の構築および固溶相の熱的安定性の評価を行った。低温で相分離安定から、温度上昇に伴いIn(1-x)Ga(x)As固溶相が凸包上に現れる様子を確認できた。本手法と融点などの実験情報と組み合わせることで望みの組成比を持つ高品質な混晶半導体の設計指針を得られると期待する。