| 研究課題/領域番号 |
22KJ2196
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| 補助金の研究課題番号 |
22J20598 (2022)
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 (2023)
補助金 (2022) |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分21060:電子デバイスおよび電子機器関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
岡田 丈 大阪大学, 工学研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 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 |
2,500千円 (直接経費: 2,500千円)
2024年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2023年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2022年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | 平均自由行程 / ラフネス散乱 / デバイスシミュレーション / 量子輸送 / トンネルトランジスタ / 2次元物質 / 非平衡グリーン関数法 / 等価モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
従来広く用いられてきたシリコン電界効果トランジスタ(FET)はそのスイッチング特性向上に理論的限界があり，低電圧・省電力動作化が困難である．この限界を打破するため，2次元材料を用いたトンネルトランジスタ(2D-TFET)が試作されている．2D-TFET実用化に向けては，多数の選択肢の中から，最適な材料や構造をシミュレーションにより見出すことが重要である．本研究では，原子論モデルの計算負荷を大幅に削減する等価モデルを開発し，高効率な2D-TFET量子輸送デバイスシミュレータの開発を行う．
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| 研究実績の概要 |
本年度は，半導体表面の原子位置乱れによるキャリア輸送への影響を解析する数値計算手法について検討を行った．まず初めに，単一モード半導体ナノシート構造において，表面ラフネス散乱で決まるキャリアの平均自由行程を求める方法を開発した．具体的な方法として，平均自由行程は，系の無次元化抵抗の対数に関する集団平均から抽出する．異なるラフネスパターンを持つ多数のサンプルについて透過関数をシミュレーションによって求めた後，そのサンプル集団から平均自由行程を抽出することができる．本開発手法では，系の電極領域に依存せず，物質に固有の特性を抽出できる点が，従来手法とは異なる利点である．また，本開発手法には，計算負荷の少ないコヒーレントな透過確率のみが必要であり，高速に平均自由行程を抽出できる．さらに，拡散領域だけでなく，局在領域までの広いチャネル長の領域に適用可能であるという特徴を有する．そのため，本開発手法は，薄膜化が進む次世代の半導体デバイスの特性を素早く予想する手法として有用であると考える．
本開発手法を，有効質量0.2m_0の仮想的な薄膜半導体構造に適用し，平均自由行程の膜厚依存性や，ラフネスのパラメータ(二乗平均平方根・相関長)依存性などを調べた．結果，シートが比較的厚い場合，平均自由行程は厚さの6乗に比例して急激に低下するというよく知られた依存性を示す一方で，薄い場合，平均自由行程の厚さへの依存性は弱くなることが明らかとなった．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本年度の主要な成果は，半導体ナノシート構造におけるラフネス散乱に関する研究である．具体的には，ラフネス散乱で決まるキャリアの平均自由行程を求める方法を新たに開発した．開発手法により，シートが比較的厚い場合，平均自由行程は厚さの6乗に比例して急激に低下するというよく知られた依存性を示す一方で，薄い場合，平均自由行程の厚さへの依存性は弱くなることを示した．このように従来の知見との違いが生じた理由を次のように考察した．従来の6乗に比例するという結果を導く理論計算では，ラフネス散乱確率が十分に低いということが仮定されていた．確かに，シートが比較的厚い場合は，この仮定は正当化される．しかし，シートが薄い場合は散乱確率が増加し，エネルギー準位に不確定性が生じるため，従来用いられていた仮定は有効ではなくなる．このような散乱確率増加に伴う問題は自己無撞着ボルン近似で考慮できると考えられる．実際，本提案手法から求めた平均自由行程の厚さ依存性の計算結果と，自己無撞着ボルン近似から求めた平均自由行程の厚さ依存性は，よく一致した．
以上の成果は主著論文として発表することができた．このように成果は出ているものの，主に半導体ナノシート構造におけるラフネス散乱に関する研究であり，当初予定していた等価モデル開発に関しては研究途中である．
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| 今後の研究の推進方策 |
グラフェンと遷移金属ダイカルコゲナイドをターゲットに，２次元等価モデルの設計を行う．具体的には，対称性・メッシュ数・各メッシュ点の基底数の設計を行う．対称性とはどのブラベー格子を選択するかを意味しており，正方格子，長方格子，斜方格子，そして六方格子の順に検討する．等価モデルのモデルパラメータ調整は，密度汎関数理論に基づいて計算したバンド構造と，等価モデルのバンド構造が一致するように行う．この際，自動微分と適応的な勾配降下法を用いることでパラメータ調整を高速に行う．この最適化を行うプログラムは，既存のライブラリであるTensorFlowを用いることで簡便に実装する．
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