[22p-M206-1~16] 23.1 Joint Session N "Informatics"

[22p-M206-5] Optimization of a temperature reduction sequence for suppressing dislocation generation in SiC crystal using machine learning

〇(M2)Naozumi Kumagai¹, Kentaro Kutukake^2,3, Shunta Harada^1,3, Miho Tagawa^1,3, Toru Ujihara^1,3 (1.Grad. School of Eng., Nagoya Univ., 2.AIP REKEN, 3.IMaSS, Nagoya Univ.)

Keywords:machine learning, semiconductor, simulation

SiCは次世代パワー半導体として期待されている。しかし、基底面転位によるバイポーラ劣化が普及への課題の一つとなっている。転位増殖抑制に向けてインゴット内温度・応力の分布を計算により求め、AH-modelを用いて計算する研究が行われている。しかし、非定常計算には長時間を要する。そこで本研究では、4H-SiCインゴット内の転位増殖を高速に予測する時間発展機械学習モデルを構築し、これを用いて転位増殖を抑制する降温条件を探索した。