[11p-70A-1~17] 15.6 IV族系化合物（SiC）

△ [11p-70A-5] 機械学習を用いた昇華法SiC結晶成長シミュレーションの高速予測

〇(M1)江 逸群^1,2、角岡 洋介^1,2,3、畑佐 豪記^1,2、鳴海 大翔⁴、沓掛 健太朗⁵、原田 俊太^1,2、田川 美穂^1,2、宇治原 徹^1,2,3,4 (1.名大院工、2.名大未来研、3.産総研GaN-OIL、4.名大VBL、5.理研API)

キーワード：昇華法、シミュレーション、機械学習

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。