潜在空間における複雑な結晶成長モデルの構築とプロセス設計

2022 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 22H00300
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 30:Applied physics and engineering and related fields
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 宇治原 徹 名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 教授 (60312641)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 原田 俊太 名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 准教授 (30612460) ; 烏山 昌幸 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40628640) ; 河村 貴宏 三重大学, 工学研究科, 助教 (80581511) ; 岡野 泰則 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (90204007) ; 沓掛 健太朗 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (00463795)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31

Summary of the Research Project

機械学習を利用して低転位密度で高品質のSiCの結晶成長過程を大規模シミュレーションし、結晶成長の最適化を行う。表面形状の特徴づけを低次元化した潜在空間で行い、これを人間の認識と対応付けることで所望の結晶成長条件の理解を深める。表面構造を最適化するうえで構造の質的で抽象的な状態を定義するために「潜在空間」の線形結合で多様な状態を表す。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

表面構造を最適化するうえで構造の質的で抽象的な状態を定義するために、データの特徴を機械学習により抽出し、いくつかの潜在変数で表し、その線形結合で多様な状態を表そうとしている点が学術的に興味深い。さらに、潜在変数を用いてボイド形成なども完全抑制した超高品質SiC結晶成長のプロセスを設計しようとしている点は成果が期待できる。