| 研究課題/領域番号 |
20H00302
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分26:材料工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
44,590千円 (直接経費: 34,300千円、間接経費: 10,290千円)
2023年度: 9,360千円 (直接経費: 7,200千円、間接経費: 2,160千円)
2022年度: 9,490千円 (直接経費: 7,300千円、間接経費: 2,190千円)
2021年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
2020年度: 10,010千円 (直接経費: 7,700千円、間接経費: 2,310千円)
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| キーワード | 第一原理計算 / 機械学習 / 半導体 / ドーピング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
昨今の電子デバイスの高性能化と多様化へのニーズに伴い、新たな半導体材料の開拓が望まれている。しかしながら、とくに次世代パワーデバイス等に要求される超ワイドギャップ半導体においては、通常、p型とn型の両性のキャリアドーピングが困難である。本研究では、量子力学の基本原理に基づいた第一原理計算による理論的解析と計算結果の機械学習から、無機化合物半導体の新たなドーピング手法を俯瞰的に考察し、材料設計・創製へと展開する。これにより、新たな視点でワイドギャップ半導体のキャリアドーピングの学理構築と新材料の開拓を目指す。
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| 研究実績の概要 |
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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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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