数学・物理・AIの融合で薄膜生成時の枝分かれ現象を解明

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研究の背景と目的

薄膜生成における枝分かれ現象は、電子デバイスの性能に深く関わっています。この現象が生じることで、デバイスの電気特性が変化し、結果として性能に影響を与えることがあります。今回、東京理科大学と岡山大学、京都大学をはじめとした共同研究チームがこの枝分かれのメカニズムに迫る新たな解析手法を開発しました。特に、数学、物理、AIの三つの分野を融合させた点が特徴です。

研究方法

研究を行う上で、まずは数学的なトポロジーと物理学の自由エネルギーを組み合わせることが重要でした。そして、その解析に機械学習を適用することで、薄膜の樹枝状構造と成膜プロセスの関連性を明らかにしました。この方法によって樹枝状組織が形成される仕組みを定量的に解明し、枝分かれ現象の背後にある物理的メカニズムまで探ることに成功しました。

研究結果と成果

本研究により、薄膜の層がどのように成長し枝分かれするのか、またその成長の過程がデバイスの性能にどのように影響を与えるのかが解明されました。特に、枝分かれの成長過程は薄膜の厚さにばらつきを生じさせる原因ともなり、これがデバイス品質を損ねる要因であることが分かりました。この知見は、次世代の電子デバイスの開発に向けて非常に重要です。