[20a-B01-1~10] 23.1 Joint Session N "Informatics"

[20a-B01-6] Machine learning for IV characteristics of AlGaN / GaN HEMT

〇Ryota Hachiya¹, Kentaro Kutsukake^2,3, Shunta Harada^1,2, Miho Tagawa^1,2, Toru Ujihara^1,2,4 (1.Eng. Nagoya Univ., 2.IMASS Nagoya Univ., 3.AIP RIKEN, 4.GaN-OIL AIST)

Keywords:machine learning

半導体デバイスの開発にはデバイスシミュレーションが活用されている。現状では多数の構造、物性パラメータの膨大な組み合わせから実験結果に一致する組み合わせを選択しているが精度や根拠に課題がある。そこで我々は、調整パラメータを入力とした機械学習モデルを作成し、実験結果に一致するパラメータの組合せを統計的に求める方法を提案する。