電子デバイスなどの材料に用いる鉄酸化物薄膜の作製において、反応性スパッタ中に生じるプラズマ発光スペクトルの全波長データを機械学習で解析し、生成する薄膜の価数状態と成長速度をリアルタイムに推定する方法を開発しました。本技術は、成膜プロセスの高精度な制御につながると期待されます。　金属の酸化物や窒化物の薄膜は、電子デバイスやエネルギー材料として広く利用されています。その作製方法の一つである反応性スパッタ法は、ターゲット金属と酸素や窒素などのガスを反応させて薄膜を堆積する汎用的な手法ですが、ターゲット表面が金属状態と化合物状態の間を移行するため、膜の成長速度や組成が大きく変動し、同じ条件...