トポロジーとAIで薄膜生成の枝分かれ現象を解明、Beyond 5Gを強化する新たな技術

薄膜生成の新たな解析手法

東京理科大学を中心とした研究グループは、薄膜生成時に見られる特徴的な枝分かれ現象を明らかにする新しい解析手法を開発しました。この成果は、電子デバイスの電気的特性に大きな影響を与える樹枝状構造のメカニズムを解明し、さらに次世代通信技術であるBeyond 5Gの基盤技術に応用されることが期待されています。

研究の背景

薄膜生成の過程における枝分かれ現象は、デバイスの品質に悪影響を及ぼす要因となります。従来は、顕微鏡を用いた定性的な観察が主体でしたが、研究グループは数学的トポロジー、物理的自由エネルギー、そして機械学習（AI）を融合させたアプローチを採用し、枝分かれ構造の定量的な解析を実現しました。

研究の成果とその意義

この手法により、薄膜生成過程と樹枝状組織との関係を体系的に理解することが可能になりました。特に、多層膜構造や電荷移動度を持つデバイスの性能向上に寄与することが期待されています。この基礎研究は、半導体デバイスや通信技術、センサー技術など、広範な応用が見込まれています。

具体的な応用

次世代のテラヘルツ周波数帯で動作する高性能デバイスは、従来よりも多くの情報を処理する能力を持つとされます。それには、薄膜に用いる極微細なトランジスタ材料の生成方法と、そのメカニズムに関する解析が鍵となります。特に、銅基板上に形成されるグラフェンや六方晶窒化ホウ素（h-BN）からなる多層膜は、高い電荷移動度を示し、今後の技術革新に貢献することが期待されています。

研究の特徴

本研究は、数学、物理、そしてAIの相互作用を利用した新たな手法の開発を特徴としています。このような学際的なアプローチは、これまでにない素材の生成手法を模索する上で重要な一歩となります。さらに、今回の成果は、2025年4月8日に専門誌「Science and Technology of Advanced Materials: Methods」にも掲載されました。