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公開：2025-04-09

東京理科大学が薄膜生成時の枝分かれ現象を解明、Beyond 5G向け電子デバイス開発に新たな道筋

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• 東京理科大学らが薄膜生成時の枝分かれ現象を解明
• 数学・物理・AIを融合した新解析手法を開発
• Beyond 5G向け電子デバイスへの応用に期待

薄膜生成メカニズム解析における革新的手法の開発

東京理科大学の小嗣真人教授らの研究グループは、2025年4月8日にトポロジーと自由エネルギーを活用した機械学習解析手法を用いて薄膜結晶の樹枝状構造の枝分かれメカニズムを解明したことを発表した。Beyond 5Gの実現に向けて高性能な電子デバイスの開発が求められる中、銅基板上のグラフェンおよび六方晶窒化ホウ素からなる多層膜の生成過程を解明する画期的な成果となっている。^[1]

開発された解析手法は、従来の顕微鏡による定性的な観察を超えて、数学的なトポロジーの概念と物理的な自由エネルギーを融合させ、さらに機械学習を組み合わせた画期的なものだ。この手法により、薄膜生成時における樹枝状組織と成膜プロセスのリンクを構築し、枝分かれ現象のメカニズムを明らかにすることに成功している。

研究成果は、マテリアルズ・インフォマティクスの専門論文誌「Science and Technology of Advanced Materials: Methods」に公開された。この成果は、Beyond 5Gの実現に向けた高品質な薄膜作製に役立つだけでなく、数学、物理、AIを組み合わせた新しい自由エネルギーモデルを開拓した点でも重要な意義を持つものとなっている。

薄膜生成解析の研究成果まとめ

マテリアル・インフォマティクスについて

マテリアル・インフォマティクスとは、AIやデータ科学を活用して材料開発を実施する手法のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• AIと材料科学の知見を組み合わせた革新的な研究手法
• 材料の機能や物性を予測・解析する能力
• 効率的な新材料開発を可能にする手法

マテリアル・インフォマティクスは、従来の実験的アプローチと計算科学を融合させることで、材料開発のプロセスを大幅に効率化することができる。Beyond 5Gに向けた高性能デバイスの開発において、薄膜生成メカニズムの解明や最適化に重要な役割を果たすことが期待されている。

薄膜生成メカニズム解析技術に関する考察

今回開発された解析手法は、従来の顕微鏡観察による定性的な解析を超えて、数学的手法とAIを組み合わせた定量的な解析を可能にした点で画期的である。特に、トポロジーと自由エネルギーを組み合わせたアプローチは、薄膜生成プロセスの最適化に新たな指針を提供することが期待されている。

一方で、この技術を実際の製造プロセスに適用する際には、リアルタイムでの解析や制御システムの開発が課題となるだろう。また、異なる材料系への応用可能性や、より複雑な構造を持つ多層膜への展開についても検討が必要となる。これらの課題に対しては、機械学習モデルの改良や計測技術との統合が解決策となり得るだろう。

Beyond 5Gの実現に向けて、高性能な電子デバイスの開発はますます重要性を増している。今回の研究成果は、その基盤となる薄膜生成技術の革新につながるものであり、今後は実用化に向けた取り組みの加速が期待される。特に、産学連携による技術の実証や、製造プロセスへの実装に向けた研究開発の進展が望まれる。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「薄膜生成時の枝分かれ現象を、トポロジー・物理・AIの融合で解明 〜Beyond 5Gを支える基盤技術への応用に期待〜 | 学校法人東京理科大学のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000158.000102047.html, (参照 25-04-09).
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