[9p-W541-1~8] 窒化物半導体特異構造の科学　ナノ物性評価技術の進展と物性制御

[9p-W541-2] 顕微ラマン分光法によるGaN中の転位欠陥解析と機械学習の活用

〇宇治原 徹^1,2,3、小久保 信彦^2,3、角岡 洋介^2,3、藤榮 文博²、井爪 将^2,3、恩田 正一¹、山田 永³、清水 三聡³、原田 俊太^1,2、田川 美穂^1,2 (1.名大未来研、2.名大院工、3.産総研)

キーワード：結晶評価、機械学習、結晶成長

機械学習は研究に必須のツールになりつつある。我々は、SiCやGaNの結晶成長や欠陥評価について、機械学習の様々な活用方法について可能性を検討し、その有効性を示してきた。GaNに関しては、顕微ラマン分光法を用いた転位評価において、機械学習を用いた転位種の同定を試みている。また、結晶成長に関しても、SiC溶液成長における成長条件の最適化において、機械学習の有用性を示し、さらにGaN気相成長への展開も検討している。