論文の概要: Machine-Learning-Assisted and Real-Time-Feedback-Controlled Growth of
InAs/GaAs Quantum Dots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12898v3
- Date: Wed, 11 Oct 2023 14:59:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-16 03:31:07.101981
- Title: Machine-Learning-Assisted and Real-Time-Feedback-Controlled Growth of
InAs/GaAs Quantum Dots
- Title（参考訳）: InAs/GaAs量子ドットの機械学習と実時間フィードバック制御
- Authors: Chao Shen, Wenkang Zhan, Kaiyao Xin, Manyang Li, Zhenyu Sun, Hui Cong,
Chi Xu, Jian Tang, Zhaofeng Wu, Bo Xu, Zhongming Wei, Chunlai Xue, Chao Zhao,
and Zhanguo Wang
- Abstract要約: 自己組織化したInAs/GaAs量子ドット(QD)は、光電子デバイスを開発する上で非常に価値のある性質を持つ。
これらの応用は、これらのドットの密度と品質に強く依存しており、高品質なエピウエハやデバイスを実現するための成長過程制御の研究を動機付けている。
本稿では,完全自動化・インテリジェントな任意の密度を持つQDの成長を実現するためのリアルタイムフィードバック制御手法について報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.63252487293264
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Self-assembled InAs/GaAs quantum dots (QDs) have properties highly valuable
for developing various optoelectronic devices such as QD lasers and single
photon sources. The applications strongly rely on the density and quality of
these dots, which has motivated studies of the growth process control to
realize high-quality epi-wafers and devices. Establishing the process
parameters in molecular beam epitaxy (MBE) for a specific density of QDs is a
multidimensional optimization challenge, usually addressed through
time-consuming and iterative trial-and-error. Here, we report a real-time
feedback control method to realize the growth of QDs with arbitrary density,
which is fully automated and intelligent. We developed a machine learning (ML)
model named 3D ResNet 50 trained using reflection high-energy electron
diffraction (RHEED) videos as input instead of static images and providing
real-time feedback on surface morphologies for process control. As a result, we
demonstrated that ML from previous growth could predict the post-growth density
of QDs, by successfully tuning the QD densities in near-real time from 1.5E10
cm-2 down to 3.8E8 cm-2 or up to 1.4E11 cm-2. Compared to traditional methods,
our approach, with in situ tuning capabilities and excellent reliability, can
dramatically expedite the material optimization process and improve the
reproducibility of MBE, constituting significant progress for thin film growth
techniques. The concepts and methodologies proved feasible in this work are
promising to be applied to a variety of material growth processes, which will
revolutionize semiconductor manufacturing for optoelectronic and
microelectronic industries.
- Abstract（参考訳）: 自己集合型InAs/GaAs量子ドット(QD)は、QDレーザーや単一光子源のような様々な光電子デバイスを開発するのに非常に有用な性質を持つ。
これらの応用はこれらのドットの密度と品質に強く依存しており、高品質なエピウエハやデバイスを実現するための成長過程制御の研究を動機付けている。
特定のQD密度に対する分子線エピタキシー(MBE)におけるプロセスパラメータの確立は多次元最適化の課題であり、通常は時間と反復的な試行錯誤によって対処される。
本稿では,完全自動化・インテリジェントな任意の密度を持つQDの成長を実現するためのリアルタイムフィードバック制御手法について報告する。
我々は3D ResNet 50と呼ばれる機械学習(ML)モデルを開発し、静止画像の代わりに反射高エネルギー電子回折(RHEED)ビデオを入力として使用し、プロセス制御のための表面形態に関するリアルタイムフィードバックを提供した。
その結果,約1.5E10 cm-2から3.8E8 cm-2,最大1.4E11 cm-2まで,ほぼリアルタイムにQD密度を調整し,成長後のQDの密度を予測することができた。
従来の手法と比較すると,in situチューニング機能と信頼性に優れたアプローチでは,材料最適化プロセスが劇的に向上し,MBEの再現性が向上し,薄膜成長技術に大きな進歩をもたらす。
この研究で実証された概念と方法論は、光電子産業やマイクロエレクトロニクス産業の半導体製造に革命をもたらす様々な材料成長プロセスに適用できることを約束している。
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