[18p-E303-1~11] 13.1 Si系基礎物性・表面界面・シミュレーション

△ [18p-E303-6] ランダム不純物ばらつき下でのナノスケール電子伝導過程の機械学習によるモデル化

〇(B)中谷 隆帆¹、平田 紘大¹、川原 颯真¹、須子 統太²、村口 正和¹ (1.北科大工、2.早大社)

キーワード：半導体、機械学習、電子ダイナミクス

ナノスケール半導体中での電子伝導過程について、ランダムな不純物分布から電子の透過率を予測するモデル構築のための機械学習の手法を検討した。重回帰分析やランダムフォレストなどの手法を、物理的な特性を考慮した様々な特徴量を用いて検討した。その結果、ランダムフォレストで、チャンネル領域を分割し、その中の不純物の有無を特徴量とした場合に最も予測精度が高い結果が得られた。これによりモデル構築の端緒が得られた。