ニュースの要約
- 材料表面における薄膜生成時に生じる特徴的な枝分かれ（樹枝成長）は、電子デバイスの電気的特性に大きな影響を与える。
- 数学・物理・人工知能（AI）を融合して薄膜生成時の樹枝状組織を定量的に解析する手法を開発し、その背景にあるメカニズムを明らかにした。
- 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る。
概要
東京理科大学と岡山大学、京都大学、東北大学、筑波大学の研究グループは、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た。
この成果は、Beyond 5Gの実現に向けた高品質な薄膜作製に役立つだけでなく、数学、物理、AIの組み合わせという、新しい研究手法を開拓した点でも画期的なものである。
研究グループは、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、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することに着目した。このような枝分かれ構造は、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た。
そこで、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たところ、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た。
編集部の感想
編集部のまとめ
薄膜生成時の枝分かれ現象を解明：Beyond 5Gを支える基盤技術への応用に期待についてまとめました
この研究は、材料表面における薄膜生成時の枝分かれ（樹枝状成長）現象に着目し、数学・物理・AIの融合によって、その発生メカニズムを解明したものです。
薄膜の枝分かれ構造は、デバイスの性能に大きな影響を与えるため、この成果は半導体や通信デバイスの開発に大きな貢献が期待できます。特に、Beyond 5Gに向けたテラヘルツ周波数帯での高性能デバイスの実現に役立つと考えられます。
また、この研究では、従来の顕微鏡観察による定性的な手法に加えて、トポロジーと自由エネルギー、機械学習を組み合わせた新しい解析手法を開発しています。これは、材料プロセスの最適化に大きな可能性を秘めた技術といえるでしょう。
今回の成果は、異分野の融合によって生み出された画期的な研究成果であり、次世代デバイスの実現に大きな期待がかかっています。材料開発の最適化手法として、今後の展開にも注目が集まりそうです。
参照元：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000003063.000072793.html
