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J-GLOBAL ID：202202232594944153   整理番号：22A0931599

窒化物半導体におけるフォノン関連物性の解析のための機械学習ポテンシャルの開発

Development of Machine Learning Potentials to Analyze Phonon-Related Properties of Nitride Semiconductors

著者 (3件)： 渡邉聡 (東京大学大学院工学系研究科マテリアル工学専攻) ,  清水康司 (東京大学大学院工学系研究科マテリアル工学専攻) ,  南谷英美 (分子科学研究所)
資料名： 日本結晶成長学会誌(CD-ROM)  (Journal of the Japanese Association for Crystal Growth (CD-ROM))
巻： 48  号： 4  ページ： ROMBUNNO.48-4-05(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： F0452C  ISSN： 2188-7268  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 窒化物半導体のフォノン関連特性,特にそれらに対する欠陥の影響は,窒化物半導体に基づく種々のデバイスの性能改善において重要である。第一原理計算を用いたこの問題の取り組みには,膨大な計算コストを必要とする事が多いので,高い予測精度と低い計算コストを同時に達成する方法として,機械学習ポテンシャルが最近多くの注目を集めている。本論文では,GaNのフォノン関連特性を解析するために,機械学習ポテンシャルの1つである高次元ニューラルネットワークポテンシャル(HDNNP)の開発における最近の試みについて述べた。開発したHDNNPはフォノンバンド構造と熱伝導率の第一原理計算の結果を再現することを示した。さらに,熱伝導率に対する窒素空孔の影響に関する予備的結果を示した。機械学習ポテンシャルの今後の課題と展望についても論じた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *窒化ガリウム ,  化合物半導体 ,  *フォノン ,  *計算 ,  *機械学習 ,  *原子間ポテンシャル ,  利用 ,  フォノン分散 ,  格子欠陥 ,  プログラムパッケージ ,  密度汎関数法 ,  熱伝導率
準シソーラス用語： DFT【関数】 ,  GaN ,  VASP【計算機プログラム】 ,  ニューラルネットワーク応用 ,  ワイドギャップ半導体 ,  *第一原理計算

分類 (1件)： 結晶中のフォノン・格子振動  (BL03020Z)

引用文献 (48件)：

• 1) A. Togo and I. Tanaka: Scr. Mater., 108 (2015) 1.
• 2) L. Lindsay, D. A. Broido, and T. L. Reinecke: Phys. Rev. Lett., 109 (2012) 095901.
• 3) C. Li and J. Wang: Jpn. J. Appl. Phys., 60 (2021) 071003.
• 4) J. Behler and M. Parrinello: Phys. Rev. Lett., 98 (2007) 146401.
• 5) 清水康司,渡邉聡: 日本神経回路学会誌, 28 (2021) 3.

タイトルに関連する用語 (7件)： 窒化物半導体 ,  フォノン ,  物性 ,  解析 ,  機械学習 ,  ポテンシャル ,  開発