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リップマー研究室

研究テーマ

  • パルスレーザー堆積法による酸化物薄膜およびヘテロ構造の作製
  • 酸化物ナノ構造およびナノコンポジット薄膜の合成
  • 光触媒におけるキャリアダイナミクス
  • 薄膜のオートノマス合成

新材料の薄膜合成には多くの合成制御パラメータの最適化が必要である。パルスレーザー堆積法の場合、パラメータ空間は 6 次元以上である。 このパラメータ空間で最適点を見つけるプロセスを加速するために、薄膜の表面形態と構造の変化を検出する RHEED によって結晶成長を観察する。 機械学習を利用し、特定の格子パラメータを持つ結晶相や最良の表面平坦性など、目的の回折特性を最適化する結晶成長条件を自律的に選択する。 回折画像のセマンティック セグメンテーションを使用して同様の回折特徴を抽出し (左図)、続いて周期性分析とパラメータ クラスタリングを行うことで、膜の相組成と表面構造の品質係数が得られる。 位相情報は、位相安定性マップを構築するために使用できる (右図)。 ベイジアン最適化は、自律的な合成制御を取得して最適な成長条件を選択し、多次元パラメーター空間で目的の結晶相を迅速に取得するために使用される。

回折パターンでトレーニングされた UNet ニューラル ネットワークを使用した RHEED パターンからの回折ストリークとスポットの抽出。 直接ビーム (元の画像の赤枠) は回折スポットと混同されない。
温度と酸素圧力の関数としての、Al2O3 上のヘマタイト (Fe2O3) とマグネタイト (Fe3O4) の自動薄膜成長相マッピング。

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