[11p-70A-1~17] 15.6 IV族系化合物（SiC）

[11p-70A-4] 大口径化にむけた機械学習によるSiC溶液成長の最適成長条件の決定

〇宇治原 徹^1,2,4、角岡 洋介^2,3、遠藤 友樹²、朱 燦¹、沓掛 健太朗⁴、鳴海 大翔⁵、三谷 武志³、加藤 智久³、田川 美穂^1,2、原田 俊太^1,2 (1.名大未来研、2.名大院工、3.産総研、4.理研AIP、5.名大VBL)

キーワード：結晶成長、機械学習、最適化

我々は結晶成長シミュレーションと機械学習を活用することで、SiC溶液成長における溶媒内の温度分布、組成分布、流速分布を即座に予測できる高速予測モデルを構築にすでに成功している。本研究では、小さなサイズの結晶成長で得られた知見に基づき、3インチ超の結晶成長において最適と考えられる溶液状態を想定し、その状態を実現するための成長条件を即座に予測することを試みた。