研究課題/領域番号 |
22H00300
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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30:応用物理工学およびその関連分野
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研究機関 | 名古屋大学 |
研究代表者 |
宇治原 徹 名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 教授 (60312641)
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研究分担者 |
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)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
42,640千円 (直接経費: 32,800千円、間接経費: 9,840千円)
2024年度: 12,740千円 (直接経費: 9,800千円、間接経費: 2,940千円)
2023年度: 12,740千円 (直接経費: 9,800千円、間接経費: 2,940千円)
2022年度: 17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
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キーワード | 結晶成長 / 機械学習 / SiC / シミュレーション / マルチフィジクスシミュレーション |
研究開始時の研究の概要 |
我々はSiC溶液成長において、高温溶液内部の温度や流れの状態を即座に予測できるサロゲートモデルを機械学習技術により構築し、それを活用してプロセス設計を行い、6インチの大口径成長を早期に実現してきた。ところで、欠陥の形成や低減においてはステップバンチングやステップの湾曲や蛇行などによって形成される複雑な結晶表面構造が重要となる。本研究では、その時間発展を6インチ全面にわたって正確かつ高速に予測する代理モデルを構築し、大口径と究極の高品質を両立させたプロセス設計を行う。
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研究実績の概要 |
我々はSiC溶液成長において、高温溶液内部の温度や流れの状態を即座に予測できるサロゲートモデルを機械学習技術により構築し、それを活用してプロセス設計を行い、6インチの大口径成長を早期に実現してきた。ところで、欠陥の形成や低減においてはステップバンチングやステップの湾曲や蛇行などによって形成される複雑な結晶表面構造が重要となる。本研究では、「稀」な欠陥形成をも再現するような、結晶成長過程の表面構造のすべてを潜在空間上にモデル化し、潜在空間上で究極の最適プロセスを設計することを目的としている。(1)結晶成長表面の3次元的構造を実サイズ(センチメートルオーダー)で再現する大規模代理モデルを潜在空間に構築する。(2)人間には抽象化できる質的な状態を潜在空間上の潜在変数として定量化する手法を確立し、重要ではあるが表現できなかった抽象的性質も含めて最適化する技術を構築する。(3)大口径SiC結晶の長時間成長において常に最適な表面を維持したまま高品質結晶を実現する究極の時系列プロセスを設計し、実際に実験で証明する。 当該年度は、前年度に確立したフェーズフィールドモデルを用いて、インクリュージョンやトレンチ構造などのマクロ欠陥生成のメカニズムを解明し、実験結果との比較を行った。さらに、基板全体のマクロステップの挙動を計算し、それを小領域に分割しそれぞれのステップの特徴に応じて小領域シミュレーションを行い、それを再構成することで大面積の結晶全体におけるマクロ欠陥の分布についても再現した。また、拡散係数や反応係数などは第一原理計算による予測を行った。
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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
予定していた研究に関してはすべて行った。
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今後の研究の推進方策 |
現在、大きな問題はないので予定通り進めていく。
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