[15p-MH-1~7] インフォマティクスがもたらす結晶成長プロセスの革新

[15p-MH-4] SiC溶液成長における最適条件高速探索手法の提案

〇角岡 洋介¹、小久保 信彦¹、原田 俊太¹、田川 美穂¹、宇治原 徹¹ (1.名大院工)

キーワード：溶液成長、シミュレーション、機械学習

SiC溶液成長では溶液の流れや過飽和度が重要であり、しばしば熱流体解析が行なわれているが、その計算コストゆえにパラメータに対する網羅的な計算は難しい。そこで本研究では、熱流体解析を行いそのデータを機械学習で学習することで、網羅的な計算を可能にし、高速な最適化手法にすることを試みた。結果、計算速度は約10000倍で、結晶下の流速を2つのパラメータに対し調べ最適条件探索の手法へ利用できる可能性を示唆した。