論文の概要: On-Demand Growth of Semiconductor Heterostructures Guided by Physics-Informed Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03508v4
• Date: Mon, 06 Oct 2025 02:26:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 14:28:08.962713
• Title: On-Demand Growth of Semiconductor Heterostructures Guided by Physics-Informed Machine Learning
• Title（参考訳）: 物理インフォームド機械学習による半導体ヘテロ構造のオンデマンド成長
• Authors: Chao Shen, Yuan Li, Wenkang Zhan, Shujie Pan, Fuxin Lin, Kaiyao Xin, Hui Cong, Chi Xu, Xiaotian Cheng, Ruixiang Liu, Zhibo Ni, Chaoyuan Jin, Bo Xu, Siming Chen, Zhongming Wei, Chunlai Xue, Zhanguo Wang, Chao Zhao,
• Abstract要約: SemiEpiは、分子線エピタキシー(MBE)のための自動運転プラットフォームで、多段半導体ヘテロ構造成長を行う。 目標放射波長1240nmの高密度InAs量子ドット(QD)成長の最適化を実証する。 この結果から,マルチステップヘテロ構造成長における課題に対処するML誘導システムの可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.8227548857444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing tailored semiconductor heterostructures on demand represents a critical capability for addressing the escalating performance demands in electronic and optoelectronic devices. However, traditional fabrication methods remain constrained by simulation-based design and iterative trial-and-error optimization. Here, we introduce SemiEpi, a self-driving platform designed for molecular beam epitaxy (MBE) to perform multi-step semiconductor heterostructure growth through in-situ monitoring and on-the-fly feedback control. By integrating standard MBE reactors, physics-informed machine learning (ML) models, and parameter initialization, SemiEpi identifies optimal initial conditions and proposes experiments for heterostructure growth, eliminating the need for extensive expertise in MBE processes. As a proof of concept, we demonstrate the optimization of high-density InAs quantum dot (QD) growth with a target emission wavelength of 1240 nm, showcasing the power of SemiEpi. We achieve a QD density of 5 x 10^10 cm^-2, a 1.6-fold increase in photoluminescence (PL) intensity, and a reduced full width at half maximum (FWHM) of 29.13 meV, leveraging in-situ reflective high-energy electron diffraction monitoring with feedback control for adjusting growth temperatures. Taken together, our results highlight the potential of ML-guided systems to address challenges in multi-step heterostructure growth, facilitate the development of a hardware-independent framework, and enhance process repeatability and stability, even without exhaustive knowledge of growth parameters.
• Abstract（参考訳）: 半導体ヘテロ構造をオンデマンドで調整することは、電子・光電子デバイスの性能要求の増大に対処するための重要な能力である。 しかし、従来の製法はシミュレーションに基づく設計と反復的な試行錯誤最適化によって制約されている。 本稿では、分子線エピタキシー(MBE)のための自動運転プラットフォームであるSemiEpiを紹介し、その場監視とオンザフライフィードバック制御を通じて多段階半導体ヘテロ構造成長を行う。 標準的なMBEリアクター、物理インフォームド機械学習(ML)モデル、パラメータ初期化を統合することで、SemiEpiは最適な初期条件を特定し、MBEプロセスにおける広範な専門知識の必要性を排除し、ヘテロ構造成長実験を提案する。 概念実証として,1240nmの目標放射波長を持つ高密度InAs量子ドット(QD)成長の最適化を実証し,SemiEpiのパワーを示す。 5×10^10 cm^-2のQD密度、光発光(PL)強度の1.6倍の増加、29.13 meVの半最大(FWHM)でのフル幅の縮小を実現し、その場反射型高エネルギー電子回折モニタリングとフィードバック制御による成長温度の調整を行った。 この結果から,マルチステップのヘテロ構造成長における課題に対処し,ハードウェアに依存しないフレームワークの開発を促進し,成長パラメータの網羅的知識を必要とせず,プロセスの再現性と安定性を向上させるML誘導システムの可能性を強調した。

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