薄膜生成時の枝分かれ現象を、トポロジー・物理・AIの融合で解明〜Beyond 5Gを支える基盤技術への応用に期待〜〔東京理科大学, 岡山大学, 京都大学, 東北大学, 筑波大学〕 国立大学法人岡山大学のプレスリリース
本手法は、半導体から通信技術に至るまで、幅広い材料のプロセス最適化に応用できると期待されます。東京理科大学先進工学部マテリアル創成工学科の小嗣 真人教授、 岡山大学 の大林 一平教授、 京都大学 の平岡 裕章教授らの研究グループは、トポロジーと自由エネルギーを活用した機械学習（AI）解析を実施し、薄膜結晶の電気的特性に大きな影響を与える樹枝状構造の枝分かれメカニズムを明らかにしました。これは、高品質な薄膜結晶の作製プロセスにつながる成果であり、次世代の電子デバイスへの応用が期待されます。 Beyond 5G の実現に向けて、現世代の 5Gよりも一桁以上高いテラヘルツ（THz）周波数帯で動作する電荷移動度の高いデバイスが求められています。そこで現在、次世代電子デバイスに使用する極微細なトランジスタ材料等の作成方法の開発、および構造・機能の解析が広くおこなわれています。特に、銅基板上のグラフェンおよび六方晶窒化ホウ素（h-BN）からなる多層膜は高い電荷移動度を示すことが知られており、半導体デバイス、通信技術、センサー技術など、幅広い応用が期待されています。 また、こうした多層膜構造デバイスの性能を引き出すためには、多層膜そのものに加え、その触媒となる銅基板上における薄膜の高品質な生成も非常に重要となります。しかし、その成長のプロセスやメカニズムの解析手法は、顕微鏡による定性的な観察が主体であり、薄膜成長メカニズムの本質的な理解を深め、材料を最適化するためには、新しい解析手法が求められていました。 今回の研究では、薄膜生成時に見られる樹枝状（枝分かれ）の成長過程にフォーカスしました。基板上に生成される薄膜は、枝分かれをするように広がって成長します。こうした枝分かれ構造は、厚さが不均一になったり、凹凸ができたりする原因となり、その品質に影響を与える大きな障害となっていました。 そこで本研究グループは、数学的なトポロジーの概念と、物理的な自由エネルギーを融合させ、さらに機械学習を組み合わせて解析しました。その結果、薄膜生成時における樹枝状組織と成膜プロセスのリンクを構築し、枝分かれ現象のメカニズムを明らかにすることができました。本研究成果は、2025年4月8日にマテリアルズ・インフォマティクスの専門論文誌「図.
今回のワークフロー。①データ生成、②トポロジー（パーシステントホモロジー）による評価、③機械学習により、構造とプロセスをリンクし、可視化。④自由エネルギーの変化を解析論文タイトル： Linking Structure and Process in Dendritic Growth Using Persistent Homology著者： Misato Tone, Shunsuke Sato, Sotaro Kunii, Ippei Obayashi, Yasuaki Hiraoka, Yui Ogawa, Hirokazu Fukidome, Alexandre Lira Foggiatto, Chiharu Mitsumata, Ryunsuke Nagaoka, Arpita Varadwaj, Iwao Matsuda, Masato Kotsugi本研究は、科学技術振興機構（JST-CREST・助成番号JPMJCR21O4）の支援を受けたものです。また研究の一部は、日本学術振興会（KAKENHI）科学研究費助成事業（A）（21H04656）、挑戦的研究（萌芽）（19K22117）およびBeyond 5G研究開発プロジェクト（助成番号：05901）、およびJST未来プログラム（助成番号：JPMJMI22708192）の支援を受けたものです。國井 創大郎 東京理科大学 先進工学部 マテリアル創成工学科 2021年度 修士卒吹留 博一 東北大学 電気通信研究所 准教授三俣 千春 筑波大学 数理物質系 教授、東京理科大学 先進工学部 マテリアル創成工学科 客員教授松田 巌 東京大学 物性研究所 教授
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