[19a-Z32-1~10] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

△ [19a-Z32-8] ダイヤモンド半導体電界効果トランジスタの特性予測モデルの構築

〇西部 愛里紗¹、蜂谷 涼太²、藤井 茉美¹、沓掛 健太朗^2,3、宇治原 徹²、浦岡 行治¹ (1.奈良先端科学技術大学院大学、2.名大工、3.理研 AIP)

キーワード：ダイヤモンド、半導体、機械学習

ダイヤモンド半導体は究極の半導体材料と言われ、新規デバイスが実現可能と期待されるが、現在のダイヤモンド半導体はコストが高く、デバイス作製にも時間がかかる。本研究では、ダイヤモンドの材料特性を表すパラメータ等を考慮したシミュレーションを実施した。さらに、ニューラルネットワークを用いて学習し、任意の電気特性を与えるパラメータ値の組合せを最適化によって、従来の手法と比べ500分の1の時間で推定した。