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