| 研究領域 | 特異構造の結晶科学：完全性と不完全性の協奏で拓く新機能エレクトロニクス |
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| 研究課題/領域番号 |
19H04546
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
理工系
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
相馬 聡文 神戸大学, 工学研究科, 准教授 (20432560)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 機械学習 / デバイスシミュレーション / 非平衡グリーン関数法 / デバイス最適化設計 / 半導体デバイス / シミュレーション / 強束縛近似バンド構造計算 / 原子層物質チャネルFET / 最適化設計 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在の情報通信技術を支えているシリコンMOSFETの微細化限界を克服する戦略として期待される原子層新材料をチャネル材料として用いるFETの開発に向け，項目１：材料パラメータ（特に強束縛近似法パラメータ）の機械学習を応用した低計算負荷抽出，項目２：FETのパフォーマンス最適化のための，デバイスシミュレータと機械学習を組み合わせた探索手法の確立，項目３：上記項目１，２を用いた，原子層新材料FET 制御における最適な歪み・結晶方位・結晶粒界・層数といった因子の組み合わせの探索を行い，それを広く日本の産学界に提供し，未来の情報通信技術社会の更なる発展に貢献する．
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| 研究実績の概要 |
機械学習を原子膜デバイスのシミュレーションと最適化設計に応用する事を目的に，これまで，非平衡グリーン関数（NEGF）法に基づくデバイスシミュレーションを畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて高速化する手法を確立してきたが，これまでは散乱を考慮しないコヒーレント輸送を前提としていた．より現実的なシミュレーションのためには電子フォノン散乱などの散乱機構を考慮に入れる必要がある．そこで，散乱を考慮したNEGF法に基づくデバイスシミュレーションにおいて機械学習手法，特にニューラルネットワーク（NN）モデルを用いる事によりシミュレーションを高速化する手法についての検討を行った．具体的には，散乱のある場合の電流計算に必要となる非平衡状態での相関グリーン関数（占有状態，非占有状態共）のスペクトル分布（各エネルギー毎の値）が，散乱の無いコヒーレント輸送の場合には大きな計算負荷を要せず（あるいは開発済みのコヒーレント輸送用のNEGF機械学習モデルを用いる事により更に高速に）計算される事，及び，散乱のある場合の上記のスペクトル分布が散乱強度等によって系統的な影響を受ける事に注目し，それらの間の対応関係をNNによって学習させる手法を提案し，この手法によって散乱のある場合の電流がNNモデルによってある程度の精度で低計算負荷に推論可能になる事を明らかにした． 更に，機械学習を用いる事によるデバイス性能予測とデバイス探索のための一般的なフレームワーク検討として，NNを用いる事により，与えられた素子パラメータに対するデバイス特性を直接的に予測するための一般的なモデルを提案し，高い精度で予測可能であることを明らかにした．また，その逆問題として，所望のデバイス性能が与えられた時にそれを実現するデバイスパラメータを抽出するための一般的なモデルも提案，その実用性を示した．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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