表題番号：2021C-266 日付：2022/02/14
研究課題ナノスケール半導体デバイス設計のための機械学習アルゴリズムの開発
研究者所属（当時） 資格 氏名
（代表者） 社会科学総合学術院 社会科学部 准教授 須子　統太
（連携研究者） 北海道科学大学 准教授 村口 正和
研究成果概要
近年，ナノスケールのデバイス設計に機械学習を⽤いることで，量⼦物理を取り込んだシミュレーションの煩雑さと計算コストの課題克服を⽬指す研究が進められている．本研究では，ナノスケールの半導体デバイス中のキャリアダイナミクスシミュレーションをモチーフとし，シミュレーションによるデバイス設計を機械学習により代替するための３種類の予測モデルの開発を行った．①不純物分布から電⼦の透過率を予測するモデル，②不純物分布および電子密度の初期状態から電子密度分布の変化を予測するモデル，③電子密度の変化データから不純物分布を予測するモデル．①については論文投稿を行い受理，②と③については学会発表を行った．