Exploration of Large-Scale Semiconductor Surface Reconstruction Using Informatics Technology

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K15181
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 30010:Crystal engineering-related
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: Kusaba Akira 九州大学, 応用力学研究所, 准教授 (70868926)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 窒化ガリウム / 表面再構成 / 第一原理計算 / ベイズ最適化 / イジング模型 / エレクトロン・カウンティング則

Outline of Final Research Achievements

Targeting a surface system with a huge number of candidate structures (about 4.7 million), a more stable structure than the conventional model was found from first-principles calculations and sampling by Bayesian optimization. The analysis of the sampled structures inspired me to express the concept of the electron counting rule using the Ising model. By learning the model parameters from the above sampled data, the full picture of the search space was successfully revealed. In addition, using the learned model, a partition function can be calculated to obtain the thermodynamic quantities.

Free Research Field

結晶成長

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究は、従来、小規模表面セルで研究されてきた表面再構成から、それらの混合物を考え、大規模（ナノスケール）表面セルで表現するという、リアリスティックな表面構造モデリングのための新たな着眼点を示した。マテリアルズ・インフォマティクスの分野では、機械学習ポテンシャルによる材料開発が注目を集めているが、本研究で提案した手法は、その離散構造バージョンとしての発展の可能性を有しており、結晶材料開発と相性の良い汎用手法になることが期待される。