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 |
応募区分 | 一般 |
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 |
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 |
交付 (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 |
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 |
第一原理計算と機械学習により、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、引き続き高精度と高速を両立させたハイスループット第一原理計算及び機械学習に基づいた基礎物性・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、候補物質の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、層状構造を有する4元系オキシセレナイドであるLa2CdO2Se2の固有点欠陥とドーパントを理論的に検討し、キャリア生成・補償に関わる様々な因子を明らかにすることで、新材料系を用いたp型ワイドギャップ半導体の設計及び探索のための有益な指針を得た(Journal of Materials Chemistry C誌に出版)。また、アモルファスSnO2中の酸素空孔について系統的な解析を行うことで、結晶中では見られないような特異な局在電子状態を有する酸素空孔が形成されることを明らかにした(The Journal of Physical Chemistry C誌に出版)。さらに、ペロブスカイト酸化物を対象に表面再構成構造の系統的な予測を行い、キャリアドーピングの可否の判断において参考になる価電子帯上端及び伝導帯下端の位置の傾向について考察した(Chemistry of Materials誌に出版)。また、これらの知見に基づいて物質探索を行うことで、半導体として有望と考えられる新規4元系オキシカルコゲナイドを見出した。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
基礎物性・安定性・キャリアドーピングのハイスループット予測基盤構築のための高精度・高速第一原理計算及び機械学習手法とプログラムの開発を継続することで、当初計画通りにその高度化が進んだ。また、その手法及びプログラムを既知・新規物質の基礎物性と点欠陥・キャリア形成挙動の考察やハイスループットスクリーニングに随時応用することで、上述のような萌芽的な成果が得られた。さらに、理論予測を検証するための合成・物性評価実験が当初計画通りに進み、上述のように半導体として有望と考えられる新規4元系オキシカルコゲナイドの発見につながった。
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今後の研究の推進方策 |
第一原理計算及びそのデータの機械学習に基づいた基礎物性・安定性・キャリアドーピングの予測のための手法及びプログラムの高度化を継続する。とくに欠陥特性や表面の系統的な予測のためのハイスループット第一原理計算の手法及びプログラム開発に注力する。また、これまでに構築してきた第一原理計算データベースを拡大するとともに、様々なデータ科学手法を適用することで物性や安定性の更なる予測と傾向の俯瞰的な解析を進める。以上により、ワイドギャップ半導体として有望と考えられる物質を順次提案し、基礎電子・光学物性とキャリアドーピングに関する検証実験を進める。また、その結果を第一原理計算・機械学習による材料設計・探索にフィードバックすることで、ハイスループット第一原理計算と機械学習を統合した予測手法の更なる高度化につなげる。
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