2023 Fiscal Year Annual Research Report
ワイドギャップ半導体におけるケミカルドーピングの学理構築と新材料開拓
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20H00302
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
大場 史康 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (90378795)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
野瀬 嘉太郎 京都大学, 工学研究科, 准教授 (00375106)
高橋 亮 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (80822311)
平松 秀典 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (80598136)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 第一原理計算 / 機械学習 / 半導体 / ドーピング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ハイスループット第一原理計算とその物性データの機械学習により、無機化合物における固有点欠陥の形成挙動・電子状態と様々な形態でのドーパント添加によるキャリアドーピングの有効性を、半導体としての応用に関わる種々の基礎物性と併せて俯瞰的に考察し、ワイドギャップ半導体の設計・探索の指針を構築することを最終目的として研究を推進した。本年度は、引き続き基礎物性・安定性・キャリアドーピングの予測技術の高度化を進めるとともに、特定の既知・新規物質の基礎物性と点欠陥・キャリア形成挙動の詳細な考察、ハイスループットスクリーニングの実行、予測された物質の合成と電子・光学物性評価を継続した。とくに、Ga2O3-Al2O3固溶体について、多様な局所環境における酸素空孔の形成エネルギー及び電子状態の俯瞰的な解析を行うことで、半導体合金系における点欠陥の制御指針に関する知見を得た（Applied Physics Express誌に出版）。また、キャリアドーピング限界の理解に有用である真空準位に対する価電子帯上端位置（イオン化ポテンシャル）と伝導帯下端位置（電子親和力）について、約3千種類の酸化物無極性表面を対象にハイスループット第一原理計算を行い、そのデータを用いてニューラルネットワークによる予測モデルを構築することで、イオン化ポテンシャルと電子親和力の傾向の俯瞰的な解析を行った（Journal of the American Chemical Society誌に出版）。また極性表面・ヘテロ界面のバンド位置の予測手法を開発し、典型的な半導体の極性表面・ヘテロ界面についてその有効性を確認した（Physical Review Materials誌に出版）。
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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