講演情報
[18a-PA1-13]深層学習による多結晶Ge薄膜の電気特性予測と物性解析
〇(M1)中島 丈範1、石山 隆光1、都甲 薫1 (1.筑波大学)
キーワード：
マテリアルズ・インフォマティクス、多結晶薄膜、深層学習
近年、材料科学と機械学習を統合したマテリアルズ・インフォマティクスが急速に発展している。本研究では、結晶粒特性が電気特性に大きく影響する多結晶Ge薄膜を対象とし、微細加工を施した局所領域のEBSD像とHall測定結果を深層学習モデルに学習させることで、粒界構造や方位が電気特性に及ぼす影響の解明を試みる。