[17p-PB07-1~15] 15.4 III-V族窒化物結晶

[17p-PB07-5] 機械学習を用いたGaN:Euナノワイヤの底面積予測に関する研究

〇松山 健人¹、大田原 崇也²、北村 恭子^1,2、舘林 潤^2,3、藤原 康文² (1.京都工繊、2.阪大院工、3.量子情報・量子生命研究センター)

キーワード：ナノワイヤ、機械学習、希土類

本研究では、機械学習を用い、有機金属気相エピタキシャル成長法で成長したナノワイヤの成長を予測できるシステムの構築を目指している。今回、様々な成長条件で作製したGaN:Euナノワイヤの上面SEM像から得られた特徴量をもとに、新規の条件下でナノワイヤの底面積を予測するネットワークを構築したので報告する。それぞれの成長条件に対して、十分に学習したモデルで予測を行い、平均して相関係数0.75程度の実験結果との類似が見られた。