[20p-221C-1~15] 15.6 IV族系化合物（SiC）

[20p-221C-9] SiC溶液成長における熱流体解析の機械学習を用いたパラメータ影響の可視化

〇沓掛 健太朗¹、角岡 洋介^2,3,5、長田 圭一^2,3、安藤 圭理^2,3、林 宏益^2,3、朱 燦^2,3、鳴海 大翔^2,4、原田 俊太^2,3、田川 美穂^2,3、宇治原 徹^2,3,5 (1.名大未来機構、2.名大未来研、3.名大院工、4.名大VBL、5.産総研GaN-OIL)

キーワード：機械学習、可視化、溶液成長

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。