[9p-Z09-1~18] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[9p-Z09-12] イオン注入シミュレーションに対する機械学習の適用

〇蜂谷 涼太¹、沓掛 健太朗^2,3、原田 俊太^1,2、田川 美穂^1,2、宇治原 徹^1,2,4 (1.名大院工、2.名大未来研、3.理研 AIP、4.産総研 GaN-OIL)

キーワード：機械学習, イオン注入

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。