[9p-Z09-1~18] 23.1 Joint Session N "Informatics"

[9p-Z09-12] Machine learning for ion implant simulation

〇Ryota Hachiya¹, Kentaro Kutsukake^2,3, Shunta Harada^1,2, Miho Tagawa^1,2, Toru Ujihara^1,2,4 (1.Grad. Sch. Eng., Nagoya Univ., 2.IMaSS, Nagoya Univ., 3.AIP, Riken, 4.GaN-OIL, AIST)

Keywords:machine learning, ion implantation

イオン注入は、半導体デバイスの作製において、不純物分布を制御するための重要な基盤技術であり、モンテカルロ法によるシミュレーションが不可欠である。しかし正確な不純物分布を得るためのシミュレーションは長時間を要し、イオン注入条件の最適化を目的とした繰り返し計算にはさらに膨大な計算コストがかかる。そこで本研究では、イオン注入のシミュレーション結果を機械学習することで、高速計算可能な予測モデルを構築した。