2020年第81回応用物理学会秋季学術講演会

講演情報

一般セッション(口頭講演)

6 薄膜・表面 » 6.3 酸化物エレクトロニクス

[8a-Z07-1~8] 6.3 酸化物エレクトロニクス

2020年9月8日(火) 09:15 〜 11:30 Z07

塚﨑 敦(東北大)

09:15 〜 09:30

[8a-Z07-1] 機械学習援用分子線エピタキシー法によるSrRuO3薄膜の高品質化

若林 勇希1、大塚 琢馬2、Krockenberger Yoshiharu1、澤田 宏2、谷保 芳孝1、山本 秀樹1 (1.NTT 物性研、2.NTT CS研)

キーワード:機械学習, 酸化物薄膜, ペロブスカイト

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。