[6p-A201-1~20] 15.6 Group IV Compound Semiconductors (SiC)

[6p-A201-13] Optimization of crystallization conditions of SiC crystal with machine learning

〇Ryota Murai¹, Goki Hatasa¹, Yosuke Tunooka¹, Hung Lin¹, Kenta Murayama¹, Can Zhu¹, Shunta Harada¹, Miho Tagawa¹, Toru Ujihara^1,2 (1.Nagoya University, 2.AIST)

Keywords:SiC solution growth, simulation, machine learning

SiCの成長条件には、ヒーター出力やルツボ配置等、多くの検討事項があり、その全てをシミュレーションにより最適化するには膨大な時間を要する。本研究では10項目の結晶成長条件をランダムに変えた100条件のシミュレーション結果を機械学習することで、結晶成長条件と温度、流速分布の関係を高速（~0.1 s）で予測するシステムを作成した。