| 研究課題/領域番号 |
20H00302
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
大場 史康 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (90378795)
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| 研究分担者 |
野瀬 嘉太郎 京都大学, 工学研究科, 准教授 (00375106)
高橋 亮 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (80822311)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 第一原理計算 / 機械学習 / 半導体 / ドーピング |
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| 研究実績の概要 |
系統的な第一原理計算とその結果の機械学習により、無機化合物における固有点欠陥の形成挙動・電子状態と様々な形態でのドーパント添加によるキャリアドーピングの有効性を、半導体としての応用に関わる種々の基礎物性と併せて俯瞰的に考察し、ワイドギャップ半導体の設計・探索の指針を構築することを最終目的として研究を推進した。本年度は、昨年度から開発を進めている高精度と高速を両立させたハイスループット第一原理計算及び機械学習に基づいた基礎物性・安定性・キャリアドーピングの予測技術の高度化を進めるとともに、特定の既知・新規物質の基礎物性と点欠陥・キャリア形成挙動の詳細な考察、候補物質のハイスループットスクリーニングの試行、予測された物質の合成と電子・光学物性評価を継続した。その結果として、代表的なp型ワイドギャップ半導体である銅系複合酸化物の固有点欠陥とドーパントを改めて理論的に検討し、ドーピングに関わる様々な因子を明らかにすることで、新材料系を用いたp型ワイドギャップ半導体の設計及び探索のための有益な指針を得た（2021年10月にPhysical Review Materials 誌に出版）。また、3元系亜鉛窒化物に関して、2つの新物質の存在とそれらの結晶構造、電子構造、光学物性、点欠陥特性を第一原理計算により予測するとともに、各物質の合成及び評価実験から結晶構造と光学物性に関する理論予測を実証した（2021年4月及び10月にChemistry of Materials誌に2編の論文を出版）。その他、ハイスループット第一原理計算及び機械学習を用いた物質探索の効率化手法の開発に関して、上記の最終目的を達成する上での基盤的な成果を得た。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
昨年度に開発に着手した高精度・高速第一原理計算及び機械学習に基づいた基礎物性・安定性・キャリアドーピングのハイスループット予測基盤構築のための手法及びプログラムの開発を継続することで、当初計画通りにその高度化が進んだ。また、開発中の手法及びプログラムを既知・新規物質の基礎物性と点欠陥・キャリア形成挙動の考察やハイスループットスクリーニングの試行に随時応用することで、上述のような萌芽的な成果が得られた。さらに、理論予測を検証するための合成・物性評価実験が当初計画通りに進んだ。
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| 今後の研究の推進方策 |
ハイスループット第一原理計算及びそのデータの機械学習に基づいた基礎物性・安定性・キャリアドーピングに関する予測のための手法及びプログラムの開発を継続する。この際、とくに欠陥特性や表面の系統的な予測の観点から手法及びプログラムの高度化を進める。また、これまでに構築してきた第一原理計算データベースを拡大するとともに、様々なデータ科学手法を適用することで物性や安定性の更なる予測と傾向の俯瞰的な解析を進める。以上により、ワイドギャップ半導体として有望と考えられる物質を順次提案し、基礎電子・光学物性とキャリアドーピングに関する検証実験を進める。また、その結果を計算・機械学習による材料設計・探索にフィードバックすることで、予測手法の高度化につなげる。
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