[6p-A201-1~20] 15.6 IV族系化合物（SiC）

[6p-A201-13] 機械学習を用いたSiC結晶成長実験条件の最適化

〇村井 良多¹、畑佐 豪記¹、角岡 洋介¹、林 宏益¹、村山 健太¹、朱 燦¹、原田 俊太¹、田川 美穂¹、宇治原 徹^1,2 (1.名大、2.AIST)

キーワード：SiC溶液成長、シミュレーション、機械学習

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。