[20p-221C-1~15] 15.6 Group IV Compound Semiconductors (SiC)

[20p-221C-9] Visualization of influence of parameters in solution growth of SiC using machine learning of thermo-fluid analysis

〇Kentaro Kutsukake¹, Yosuke Tsunooka^2,3,5, Keiichi Osada^2,3, Keisuke Ando^2,3, Hongyi Lin^2,3, Can Zhu^2,3, Taka Narumi^2,4, Shunta Harada^2,3, Miho Tagawa^2,3, Toru Ujihara^2,3,5 (1.Inst. Innov. Fut. Soc., Nagoya Univ., 2.IMaSS, Nagoya Univ., 3.Grad. Eng., Nagoya Univ., 4.VBL, Nagoya Univ., 5.AIST GaN-OIL)

Keywords:machine learning, visualization, solution growth

SiC溶液成長では、溶液の複雑な流れを解析するため、有限要素法による熱流体解析が用いられるが、高コストシミュレーションであるため計算に時間がかかる。我々は、熱流体解析結果をニューラルネットワークによって機械学習することで、熱流体解析結果を瞬時にかつ高精度に予測するモデルを構築し、最適な条件の探索に成功している。本研究では、機械学習モデルの高速予測という特徴を活かし、育成条件パラメータ空間内での目的関数（例えば過飽和度）を網羅的に計算し、その分布の可視化を行った。