Control of valley-spin in atomically thin materials based on higher-order data science

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K22142
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 30:Applied physics and engineering and related fields
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: Matsuda Kazunari 京都大学, エネルギー理工学研究所, 教授 (40311435)
• Project Period (FY): 2019-06-28 – 2022-03-31
• Keywords: 原子層物質 / バレースピン / バレートロニクス / データー科学

Outline of Final Research Achievements

Recently, the essential physical factors can be extracted from the higher-order data according to development of computational and statistical science. We have investigated the valley-physics by newly approach of solid state physics using higher-order data science. The prediction method of valley-spin polarization could be developed from large amount of spectral data using random-forest algorism toward valley-tronics. Moreover, we have obtained the physical guide for gaining large valley-spin polarization in monolayer semiconductors.

Free Research Field

工学（応用物性）

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究を通して、次世代バレートロニクスに向けて求められる、バレースピン分極の情報を得る新たな手法を開発するとともに、高いバレースピン分極を得るための指針を得ることができるなど、新たな知見が得られている。それに加えて、物性科学の研究に機械学習に代表される高次元データーによる計算機・統計科学のアプローチが有用であることを示すことができた。今後、本研究で対象とした原子層二次元半導体のみならず、人工ヘテロ構造など新たな系においての研究展開が期待される。