研究課題
若手研究
アモルファス薄膜は微細化、構造の複雑化が進む半導体デバイスにおいて重要な役割を持つ。複雑な原子ネットワークを持つアモルファス構造に対する構造分析手法は確立されておらず、その機械的、電気的特性の理論的な予測、検討は容易ではない。本研究ではこの複雑性を克服するために、機械学習に基づく材料特性予測を活用した構造分析手法の構築に取り組む。具体的には、①第一原理計算や機械的ポテンシャルによるアモルファス構造のデータベースの作成、②原子ネットワーク構造と材料特性の関係の学習、③学習モデルからの特徴量抽出により、材料特性と強い関係のある構造の特徴因子を明らかにすることを目指す。