[12a-N406-1~10] 15.3 III-V族エピタキシャル結晶・エピタキシーの基礎

[12a-N406-10] 機械学習を用いた RHEED パターンの多カテゴリー分類

〇權 晋寛¹、荒川 泰彦¹ (1.東大ナノ量子機構)

キーワード：RHEED、機械学習

反射高速電子線回折は MBE 成長中の試 料表面挙動をその場観察できるため広く使われている。特に、RHEED パターンは試料の温度・材料の供 給量および供給比などにより動的に変化するため、成長条件較正のマイルストーンとしても使われて きた。しかし、RHEED パターン解析は実施者の蓄積されたノーハウに依存するため、フィードバック制御は困難であった。我々は Convolutional Neural Networkを用いた機械学習法で GaAs 基板上への GaAs/InAs の MBE 成長で RHEED 像を収集し、分類モデルを立てることで、多カテゴリーの分類に成功したので報告する。