大口径SiCバルク結晶成長における主要技術とプロセス・インフォマティクスの活用
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- 宇治原 徹
- 名古屋大学 未来材料・システム研究所 産業技術総合研究所 窒化物半導体先進デバイスオープンイノベーションラボラトリー 理化学研究所 革新知能統合研究センター アイクリスタル株式会社
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- 朱 燦
- 名古屋大学 未来材料・システム研究所
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- 角岡 洋介
- 名古屋大学 未来材料・システム研究所
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- 古庄 智明
- 名古屋大学 未来材料・システム研究所
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- 鈴木 皓己
- 名古屋大学 未来材料・システム研究所
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- 沓掛 健太朗
- 名古屋大学 未来材料・システム研究所 理化学研究所 革新知能統合研究センター
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- 高石 将輝
- 名古屋大学 未来材料・システム研究所 アイクリスタル株式会社
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- 郁 万成
- 名古屋大学 未来材料・システム研究所
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- 黨 一帆
- 名古屋大学 未来材料・システム研究所
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- 磯野 優
- 名古屋大学 未来材料・システム研究所
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- 竹内 一郎
- 理化学研究所 革新知能統合研究センター 名古屋工業大学 情報工学専攻
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- 田川 美穂
- 名古屋大学 未来材料・システム研究所
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- 原田 俊太
- 名古屋大学 未来材料・システム研究所
書誌事項
- タイトル別名
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- Technologies for large-diameter SiC crystal growth and application of process informatics
説明
<p> We have been developing a SiC crystal growth technique using the solution method. As a result, we have achieved the growth of ultra-high quality crystals with extremely low dislocation density. The key to this is the reduction of dislocation density by utilizing the macro-step dislocation conversion phenomenon and the suppression of surface morphology roughness by controlling the flow in the solution. In order to put these technologies to practical use, we have developed a new machine learning technique for optimizing crystal growth conditions for large-diameter crystals. In this method, a model is constructed in the computer that reproduces the actual experiment quickly and accurately, and then hundreds of thousands or millions of trials are performed using the model to derive the experimental conditions with high efficiency. This means that optimization by surrogate models, which is one of the methods of process informatics, has been realized in crystal growth. By using these techniques, we were able to achieve 6-inch crystal growth in a very short time.</p>
収録刊行物
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- 日本結晶成長学会誌
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日本結晶成長学会誌 48 (3), n/a-, 2021
日本結晶成長学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390852870561405824
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- NII論文ID
- 130008110708
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- ISSN
- 21878366
- 03856275
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可
