研究課題
基盤研究(C)
本研究では、第一原理計算の精度を持ち、大規模且つ高速シミュレーションが可能な機械学習型原子間ポテンシャルを用いて、Si結晶中の原子空孔クラスター、自己格子間Siクラスター、酸素クラスターの挙動を原子レベルで解明することを目的とする。任意の原子空孔・自己格子間Si・酸素欠陥の濃度におけるクラスター構造を特定するために、組み合わせ最適化アルゴリズムと機械学習型原子間ポテンシャルを連携させて、想定される大規模クラスター構造を原子レベルで明らかにする。各種欠陥の比率や温度条件による各クラスター構造の安定性を評価し、Si結晶成長過程における欠陥挙動の理解を目指す。