[21a-B01-1~10] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[21a-B01-2] 機械学習による発光強度プロファイルからの欠陥の電気特性の推定

〇沓掛 健太朗¹、三田村 和樹²、小島 拓人³、宇佐美 徳隆² (1.理研AIP、2.名大院工、3.名大院情報)

キーワード：機械学習、フォトルミネッセンス、結晶粒界

我々はPLイメージ測定と粒界周囲での有限要素キャリアシミュレーションによるPLプロファイルの計算とを組み合わせることで、傾斜粒界のキャリア再結合速度を定量した。しかし、同シミュレーションには1回数時間かかり、実験で得られたプロファイルと一致するプロファイルを与えるパラメータの組を探すためには複数回の計算が必要であるため、非常に時間がかかる。そこで本研究では、機械学習を用いることで、PLプロファイルから直接粒界の物性パラメータを推定することで、高速な特定を可能とした。