Generatived（Beta）｜生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

東京理科大学（東京）の小嗣真人教授らの研究グループは、薄膜結晶の樹枝状構造の成長メカニズムを明らかにした。数学、物理、AIを融合した解析手法を用い、電子デバイスの性能向上に寄与する成果を得た。この研究は、次世代電子デバイスの開発に貢献すると期待される。

岡山大学（岡山）の大林一平教授、京都大学（京都）の平岡裕章教授、筑波大学（茨城）の三俣千春教授も研究に参加。特にBeyond 5Gの実現に向けて、高い電荷移動度を持つデバイスの開発が求められており、本研究はその基盤技術となる。多層膜構造デバイスの性能を最大化するため、銅基板上の薄膜生成プロセスの最適化が重要とされる。

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解析で、薄膜生成時の枝分かれ現象を定量的に解析。新しい自由エネルギーモデルの開発に成功し、薄膜成長プロセスの最適化に新たな指針を提供した。この成果は「Science and Technology of Advanced Materials: Methods」に掲載された。

本研究は、科学技術振興機構（JST-CREST）や日本学術振興会（KAKENHI）などの支援を受けて実施された。マテリアル・インフォマティクスの分野での新たな進展として、結晶成長や薄膜創製のメカニズム解明に応用が期待される。今後の研究展開が注目される。