Si表面上吸着再構成構造におけるRHEEDパターンの機械学習解析

摘要

Si 単結晶の清浄表面は，1 原子層程度の異種原子吸着によって多彩な超構造を呈し、その表面電子状態はバルクと大きく異なる物性を示す。Si(111)上In吸着表面では、温度や吸着量の違いで擬一次元系金属状態の4×1[1]や超伝導転移を起こす√7×√3などの様々な表面超構造が形成され、超構造の作り分けや成膜プロセス最適化が応用の鍵となる。成膜条件探索には反射高速電子線回折(RHEED)によるin-situ解析が広く活用されているが、回折パターンの定量的評価は難しく、実験者の知識や勘に依存する要素が大きい。そこで本研究では、RHEEDパターン画像の機械学習解析[2]をSi(111)表面にInを蒸着する成膜過程に適用することで、In吸着量によって変化する表面超構造の相転移の自動判定と、各表面超構造の最適成膜条件(蒸着時間)探索を試みた。