薄膜生成時の枝分かれ現象を、トポロジー・物理・AIの融合で解明

〜Beyond 5Gを支える基盤技術への応用に期待〜

この研究の主な対象者

企業・研究者の方
公開日 2025年04月08日

概要

平岡裕章 高等研究院教授、小嗣真人 東京理科大学教授、大林一平 岡山大学教授、三俣千春 筑波大学教授らの研究グループは、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ました。これは、高品質な薄膜結晶の作製プロセスにつながる成果であり、次世代の電子デバイスへの応用が期待されます。
　Beyond 5G の実現に向けて、現世代の 5Gよりも一桁以上高いテラヘルツ（THz）周波数帯で動作する電荷移動度の高いデバイスが求められています。そこで現在、次世代電子デバイスに使用する極微細なトランジスタ材料等の作成方法の開発、および構造・機能の解析が広くおこなわれています。特に、銅基板上のグラフェンおよび六方晶窒化ホウ素（h-BN）からなる多層膜は高い電荷移動度を示すことが知られており、半導体デバイス、通信技術、センサー技術など、幅広い応用が期待されています。
　また、こうした多層膜構造デバイスの性能を引き出すためには、多層膜そのものに加え、その触媒となる銅基板上における薄膜の高品質な生成も非常に重要となります。しかし、その成長のプロセスやメカニズムの解析手法は、顕微鏡による定性的な観察が主体であり、薄膜成長メカニズムの本質的な理解を深め、材料を最適化するためには、新しい解析手法が求められていました。
　今回の研究では、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ました。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します。こうした枝分かれ構造は、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ました。
　そこで本研究グループは、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ました。その結果、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ました。
　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を組み合わせた、新しい自由エネルギーモデルを開拓した点でも画期的なものです。
　本研究成果は、2025年3月7日に、国際学術誌「Science and Technology of Advanced Materials: Methods」に掲載されました。

詳しい研究内容について

薄膜生成時の枝分かれ現象を、トポロジー・物理・AIの融合で解明〜Beyond 5Gを支える基盤技術への応用に期待〜

研究者情報

研究者名 平岡 裕章

京都大学 教育研究活動データベース

書誌情報

【DOI】
https://doi.org/10.1080/27660400.2025.2475735
【KURENAIアクセスURL】
http://hdl.handle.net/2433/293110
【書誌情報】
Misato Tone, Shunsuke Sato, Sotaro Kunii, Ippei Obayashi, Yasuaki Hiraoka, Yui Ogawa, Hirokazu Fukidome, Alexandre Lira Foggiatto, Chiharu Mitsumata, Ryunsuke Nagaoka, Arpita Varadwaj, Iwao Matsuda, Masato Kotsugi (2025). Linking structure and process in dendritic growth using persistent homology with energy analysis.Science and Technology of Advanced Materials: Methods, 5, 1, 2475735.

関連部局

高等研究院