The 66th JSAP Spring Meeting, 2019

Presentation information

Oral presentation

15 Crystal Engineering » 15.6 Group IV Compound Semiconductors (SiC)

[11p-70A-1~17] 15.6 Group IV Compound Semiconductors (SiC)

Mon. Mar 11, 2019 1:00 PM - 5:30 PM 70A (70th Anniversary Auditorium)

Koichi Murata(CRIEPI), Tomoaki Furusho(Mitsubishi Electric)

2:00 PM - 2:15 PM

[11p-70A-5] High-speed prediction of crystallization conditions of SiC PVT method using machine learning

〇(M1)Yiqun Jiang1,2, Yosuke Tsunooka1,2,3, Goki Hatasa1,2, Taka Narumi4, Kentaro Kutsukake5, Shunta Harada1,2, Miho Tagawa1,2, Toru Ujihara1,2,3,4 (1.Grad. School of Eng. Nagoya Univ., 2.IMASS Nagoya Univ., 3.GaN-OIL AIST, 4.VBL Nagoya Univ., 5.RIKEN AIP)

Keywords:physical vapor transport method, simulation, machine learning

SiCの昇華法では気体の流れや温度分布が重要であり、熱流体シミュレーションを用いて結晶成長条件を検討する。我々は昇華法のプロセス最適化に向けて、機械学習を用いて熱流体シミュレーションを高速予測するモデルを構築した。モデルを検証したところ、数十分かかるシミュレーションをほぼ再現する結果が0.1秒で予測できることが確認された。本研究の手法を用いることで、従来より短期間で最適条件を発見することが可能である。