Theoretical analyses of phonon behaviors at singularity structures in nitride semiconductors

• Project Area: Materials Science and Advanced Elecronics created by singularity
• Project/Area Number: 19H04536
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Science and Engineering
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 渡邉 聡 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (00292772)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2021-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2020: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000); Fiscal Year 2019: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: 特異構造 / 第一原理計算 / 窒化物半導体 / フォノン / 機械学習

Outline of Research at the Start

窒化物半導体の欠陥等の特異構造におけるフォノン物性は、発光デバイスの効率やパワーデバイスの発熱密度を左右すること等から重要であるが、まだよくわかっていない。本研究では、強い分極や複数の荷電状態の存在等の窒化物半導体の特徴を考慮しつつ、その特異構造におけるフォノン挙動を解析するための機械学習ポテンシャルを開発する。開発した原子間ポテンシャルを用いて窒化物半導体におけるフォノンバンド構造やフォノン状態密度を計算し、特異構造の導入によるフォノンの振舞いの変化を明らかにする。

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、窒化物半導体におけるフォノンバンド構造やフォノン状態密度を計算し、特異構造の導入によるフォノンの振舞いの変化を明らかにすることを目指し、機械学習ポテンシャルの開発に取り組んだ。
令和２年度は、まずGaNの特異構造におけるフォノン挙動の解析に際して十分な精度を持つニューラルネットワーク原子間ポテンシャル（NNP）の開発とその応用に引き続き取り組んだ。前年度に原子空孔欠陥導入によるフォノンバンド構造および熱伝導特性の変化について予備的な結果を得たが、本年度は無欠陥の場合と空孔欠陥を導入した場合の両方について十分な精度を有するNNPの作成に成功した。そして、これを用いてGa16N16セルからN原子1個を除いた系のフォノンバンド構造を計算したところ、欠陥周辺に局在するフォノンモードについては第一原理計算と若干のずれが見られるものの、おおむね第一原理計算と一致する結果を得た。次にこの系の熱伝導率を計算し、無欠陥の場合に比べて熱伝導率が大幅に低下することを確認した。さらに、NNPの計算負荷が第一原理計算より軽いことを活かし、欠陥密度がより低い場合についても計算を進めており、今後早急に解析を進めて熱伝導率の欠陥密度依存性の研究を完成させる予定である。
次に、InN/AlN界面を対象にNNPの開発に取り組み、無欠陥および中性欠陥のみを含む系に対して十分な精度のNNPを作成することに成功した。さらに、様々な荷電状態の欠陥を同時に扱うために、系の荷電状態を陽に考慮したNNPも開発し、この方法で十分な精度を達成できることを示唆する予備的な結果を得た。
さらに、外部電場への応答を解析するためにニューラルネットワークによる有効電荷の予測についても引き続き取り組み、構造を記述する対称性関数を工夫することによって前年度までより大幅な精度向上を達成できた。

Research Progress Status

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

Research Products

• [Int'l Joint Research] ソウル国立大学(韓国)
• [Int'l Joint Research] 高圧物理研究所(ポーランド)
• [Int'l Joint Research] ソウル国立大学(韓国)
• [Journal Article] High-dimensional neural network atomic potentials for examining energy materials: some recent simulations (2021)
  • Author(s): Satoshi Watanabe, Wenwen Li, Wonseok Jeong, Dongheon Lee, Koji Shimizu, Emi Mimanitani, Yasunobu Ando and Seungwu Han
  • Journal Title: Journal of Physics: Energy Volume: 3 Issue: 1 Pages: 0120031-16
  • DOI: 10.1088/2515-7655/abc7f3
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Simulating lattice thermal conductivity in semiconducting materials using high-dimensional neural network potential (2019)
  • Author(s): Minamitani Emi、Ogura Masayoshi、Watanabe Satoshi
  • Journal Title: Applied Physics Express Volume: 12 Issue: 9 Pages: 095001-095001
  • DOI: 10.7567/1882-0786/ab36bc
  • NAID: 210000156843
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Atomic energy mapping of neural network potential (2019)
  • Author(s): Yoo Dongsun、Lee Kyuhyun、Jeong Wonseok、Lee Dongheon、Watanabe Satoshi、Han Seungwu
  • Journal Title: Physical Review Materials Volume: 3 Issue: 9 Pages: 093802-093802
  • DOI: 10.1103/physrevmaterials.3.093802
  • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
• [Presentation] Study of thermal transport properties of GaN using high-dimensional neural network potentials (2021)
  • Author(s): Satoshi Watanabe, Koji Shimizu and Emi Minamitani
  • Organizer: International Symposium on Wide Gap Semiconductor Growth, Process and Device Simulation (ISWGPDs) 2021
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] Study on Nitride Semiconductor Singularity Structures Using High-Dimensional Neural Network Potentials (2021)
  • Author(s): Satoshi Watanabe, Koji Shimizu and Emi Minamitani
  • Organizer: The 8th Asian Conference on Crystal Growth and Crystal Technology
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 機械学習ポテンシャルを用いた窒化物半導体特異構造の研究： 構造、フォノン、熱物性 (2020)
  • Author(s): 渡邉聡、清水康司、南谷英美
  • Organizer: 第81回応用物理学会秋季学術講演会
  • Invited
• [Presentation] Construction and simulation proofs of reliable high-dimensional neural network atomic potentials (2020)
  • Author(s): S. Watanabe, K. Shimizu, W. Li, Y. Ando, E. Minamitani and S. Han
  • Organizer: APS March Meeting 2020
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] 機械学習ポテンシャルを用いた窒化物半導体の研究 －フォノン・熱物性を中心に－ (2020)
  • Author(s): 渡邉聡、小倉正義、 清水康司、南谷英美
  • Organizer: 第67回応用物理学会春季学術講演会
  • Invited
• [Presentation] Neural Network Interatomic Potentials to Examie Interface Structures, Ion Migration under Electric Fields, and Phonon Properties (2019)
  • Author(s): K. Shimizu, T. Moriya, M. Ogura, W. Liu, W. Li, Y. Ando, E. Minamitani, S. Watanabe
  • Organizer: 10th International Conference on Materials for Advanced Technologies
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] 機械学習による原子間ポテンシャル： 現状と展望 (2019)
  • Author(s): 渡邉聡
  • Organizer: 応用物理学会 シリコンテクノロジー分科会 第218回研究集会「デバイス・材料・プロセス開発のための情報科学的手法の応用と展開」
  • Invited
• [Presentation] Development and Application of Neural Network Interatomic Potentials for Ion Migration, Phonon-related Properties, and Interface Structures (2019)
  • Author(s): S. Watanabe, K. Shimizu, T. Moriya, M. Ogura, W. Liu, W. Li, Y. Ando, E. Minamitani
  • Organizer: 10th International Conference of The Asian Consortium on Computational Materials Science
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] 固体中の原子ダイナミクス解析のためのニューラルネットワーク原子間ポテンシャル (2019)
  • Author(s): 渡邉聡
  • Organizer: 第 29 回 格子欠陥フォーラム 「格子欠陥とマテリアルズ・インフォマティクス」
  • Invited
• [Presentation] Facilitating Nanomaterial Simulations Using Machine Learning Techniques (2019)
  • Author(s): Satoshi Watanabe
  • Organizer: 15th SNU-UT-TU Student Workshop on Advanced Materials for Sustainable Society
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] Neural Network Interatomic Potentials to Study Atom Dynamics in Solids (2019)
  • Author(s): S. Watanabe, K. Shimizu, T. Moriya, M. Ogura, W. Liu, W. Li, Y. Ando, and E. Minamitani
  • Organizer: The 5th International Conference on Molecular Simulation
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] Accelerating Nanomaterial Simulations Using Machine Learning Techniques (2019)
  • Author(s): Satoshi Watanabe
  • Organizer: 2nd International Conference on Nanoscience and Nanotechnology
  • Int'l Joint Research / Invited