| 研究領域 | 機能コアの材料科学 |
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| 研究課題/領域番号 |
22H04508
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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 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
横井 達矢 名古屋大学, 工学研究科, 講師 (70791581)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2023年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2022年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 機械学習原子間ポテンシャル / 転位 / 半導体 / 第一原理計算 / 半導体転位 / 機械学習型原子間ポテンシャル / 機械学習 / 原子間ポテンシャル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、半導体材料における転位コア構造およびキンク構造を明らかにし、転位がドナー・アクセプタおよびキャリアと相互作用する場合の転位ダイナミクスを解明する。この目的を達成するため、第一原理計算データを学習させた人工ニューラルネットワーク原子間ポテンシャルを構築し、反応経路法や分子動力学計算に組み込むことで、高精度・高速計算な分子シミュレーション法を確立する。この手法を代表的な半導体材料に適用することで、転位の原子構造とダイナミクスに関して原子・電子レベルの知見を得る。それをもとに転位ダイナミクスを制御するための材料設計指針を提案する。
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| 研究実績の概要 |
本研究では，半導体におけるキンクの原子構造と運動挙動の解明に向け，第一原理計算（DFT計算）データを学習させた人工ニューラルネットワーク（ANN）原子間ポテンシャルを構築し，分子動力学計算やNudged elastic band（NEB）法に組込んだ．これにより高速・高精度を維持する計算手法を構築した。そして，ANNポテンシャルにもとづく分子シミュレーションをSiのすべり系における種々の完全転位および部分転位に適用し，それらの形成エネルギーや原子構造を評価した．その結果，先行研究やDFT計算結果を正確に予測できることを示した。また本手法をもとに，数万原子規模の計算セル中に孤立した転位が存在するモデルを用いて長時間のMD計算を行うことで，転位線付近の原子の格子振動挙動が現実的な計算時間で解析できることを示した．これにより，今後のキンクに対する原子レベル解析が大きく進歩すると期待できる．さらにANN原子間ポテンシャルを多元系に拡張し，化合物半導体やＳｉ半導体のＰやＢといった不純物に対する解析も可能とした．これにより今後は，単元系のみならず，化合物半導体のキンクや，キンクと不純物原子の相互作用が運動挙動に及ぼす影響も定量解析が可能になると期待できる．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5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5年度が最終年度であるため、記入しない。
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