[8a-Z07-1~8] 6.3 Oxide electronics

[8a-Z07-1] Crystal quality improvement of SrRuO₃ thin films by machine-learning-assisted molecular beam epitaxy

〇Yuuki Wakabayashi¹, Takuma Otsuka², Yoshiharu Krockenberger¹, Hiroshi Sawada², Yoshitaka Taniyasu¹, Hideki Yamamoto¹ (1.NTT BRL, 2.NTT CS lab.)

Keywords:machine learning, oxide thin film, perovskite

近年、情報科学を援用して材料開発を高効率、高速で進めるマテリアルズインフォマティクスが急速に発展している。我々は、独自の酸化物分子線エピタキシー技術と、統計的機械学習手法のベイズ最適化とを組み合わせた、機械学習援用分子線エピタキシー(ML-MBE)技術を開発し、磁性ペロブスカイト酸化物を対象に、新物質探索、結晶性向上に取り組んできた。SrRuO3は高い電気伝導度と化学的安定性から酸化物エレクトロニクスにおける電極材料として盛んに研究されてきた。近年では、加えて、新しいトポロジカル物質の一つである磁性ワイル半金属の候補物質としても注目されている。本研究では、ML-MBE技術によって、強磁性金属SrRuO3の世界最高品質の単結晶薄膜を作製できたので報告する。