2019.7.28～8.2に開催される、第19回 結晶成長と国際エピタキシー会議（ICCGE-19）で、宇治原研究室から宇治原 徹教授、原田俊太講師、朱 燦特任助教、藤榮文博さん（D2)、鷲見隼人さん（D2）、安藤圭理さん（M2）が発表しました。

ICCGE-19は、結晶成長の最新の理論と実践、最先端の科学技術を世界各地から研究者が集まって発表する会議です。分野横断的にコミュニティを形成し、情報を共有することも目的としています。

1966年にICCG-1が米国マサチューセッツ州ボストンで開始されてからほぼ３年に１回開催されています。

今年は、7月28日から8月2日にかけて米国コロラド州Keystoneでの開催です。

発表内容は、次の通りです。

●宇治原 徹 教授 ( Toru Ujihara ) 《招待講演》
Modeling of Crystal Growth Processes VI
Friday, August 2, 2019, Castle Peak III & IV
(10:30 – 11:00)
(Invited)
” PREDICTION MODEL OF COMPUTATIONAL FLUID DYNAMICS BASED ON NEURAL NETWORK CONSTRUCTED BY MACHINE LEARNING AND PROCESS OPTIMIZATION OF SIC SOLUTION GROWTH”

●宇治原 徹 教授( Toru Ujihara )
In Situ Observation and Characterization III
Thursday, August 1, 2019, Grays Peak I
(16:30 – 16:45)
“VIRTUAL VISUALIZATION SYSTEM FOR INNER STATE IN HIGH-TEMPERATURE SOLUTION GROWTH USING PREDICTION MODEL OF COMPUTATIONAL FLUID DYNAMICS CONSTRUCTED BY MACHINE LEARNING”

●原田 俊太 講師( Shunta Harada )
Silicon Carbide Materials and Devices II
Friday, August 2, 2019, Crestone III, IV
 (11:45 – 12:00)
“DESIGN OF SIC SOLUTION GROWTH CONDITION UTILIZING PREDICTION MODEL CONSTRUCTED BY MACHINE LEARNING AND MATHEMATICAL OPTIMIZATION”

●朱　燦 特任助教( Can Zhu )
Bulk Crystal Growth: Semiconductors
Tuesday, July 30, 2019, Shavano Peak
(16:15 – 16:30)
“HIGH QUALITY AND INCLUSION SUPPRESSION BY SWITCHING FLOW IN 3-INCH SIC SOLUTION GROWTH”

●鷲見 隼人(D2) ( Hayato Sumi )
Biological and Biomimetic Materials II
Friday, August 2, 2019, Grays Peak I
(10:30 – 10:45)
“THE OPTIMUM DESIGN OF DNA-GUIDED NANOPARTICLE SUPERLATTICES FOR DIRECT DEHYDRATION”

新規光学材料等に期待されるナノ粒子のコロイド結晶（ナノ周期構造体）の安定な作製に関する研究

●藤榮 文博（D2) (Fumihiro Fujie )
In Situ Observation and Characterization IV
Friday, August 2, 2019, Shavano Peak
(11:15 – 11:30)
“IN-SITU SYNCHROTRON X-RAY TOPOGRAPHY STUDIES OF STACKING FAULTS EXPANSION PROCESS IN N-TYPE 4H-SIC CRYSTALS

シリコンカーバイド単結晶中の高温での欠陥挙動をX線を用いて直接観察し、その温度依存性、不純物の影響を明らかにした。

●安藤 圭理（M2) ( Keisuke Ando )
Modeling of Crystal Growth Processes VI
Friday, August 2, 2019, Castle Peak III & IV
( 11:00 – 11:15 )
“ESTIMATION OF HIGH-TEMPERATURE PHYSICAL PROPERTIES BY MACHINE LEARNING TOWARD ACCURATE NUMERICAL MODELING OF CRYSTAL GROWTH”

機械学習で構築したシミュレーションの予測モデルと実験結果を比較することで逆算的に物性値を推定する手法を提案し、SiC溶液成長の融液物性に対して適用した。

ICCGE-19(第19回 結晶成長と国際エピタキシー会議）

→プログラムはこちら

（現地の様子）

（写真／藤榮、安藤）