东京理科大学
冈山大学
京都大学
东北大学
筑波大学

研究内容

• 材料表面薄膜生成时产生的特征性分枝（树枝生长），对电子设备的电特性带来很大影响。
• 开发了融合数学物理人工智能（AI）定量分析薄膜生成时树枝状组织的方法，并阐明了其背景下的机理。
• 本方法有望应用于从半导体到通信技术的广泛材料工艺优化。

【研究概要】
东京理科大学先进工学部材料创造工学科小嗣真人教授，冈山大学大林一平教授，京都大学平冈裕章教授们的研究小组，实施活用了拓扑和自由能源的机械学习（AI）解析，明确了对薄膜结晶电特性带来很大影响的树枝状构造的分枝机制。这是制作高品质薄膜晶体工艺的成果，有望应用于下一代电子器件。

为了实现Beyond5G，要求在比现一代5G高一位数以上的太赫兹（THz）频带工作的电荷迁移率高设备。因此现在，在下一代电子器件中使用的极微细晶体管材料等的制作方法开发，以及结构·功能的解析被广泛进行。特别是，已知铜基板上由石墨烯和六方氮化硼（h-BN）构成的多层膜显示出高电荷迁移率，有望广泛应用于半导体器件、通信技术、传感器技术等。
另外，为了引出这样的多层膜结构器件的性能，除了多层膜本身之外，作为其催化剂的铜基板上薄膜的高品质生成也非常重要。但是，其生长过程和机理的分析方法主要是通过显微镜进行定性观察，为加深对薄膜生长机理的本质理解，优化材料，需要新分析方法。

此次研究，聚焦了薄膜生成时能看见的树枝状（分枝）成长过程。在基板上生成的薄膜像分枝一样扩散成长。这样的分枝构造，成为厚度不均匀，凹凸形成的原因，成为了影响质量的很大障碍。
因此，本研究小组融合了数学拓扑概念和物理自由能，并结合机器学习进行了解析。结果，构建了薄膜生成时树枝状组织和成膜工艺的链接，明确了分枝现象的机理。

这一成果不仅有助于实现Beyond5G的高品质薄膜制作，还包括数学、物理、AI的组合，在开拓新研究方法这一点上也是划时代的。
本研究成果于2025年4月8日在材料信息专业杂志《Science and Technology of Advanced Materials: Methods》上发表。

■论文信息
杂志名： Science and Technology of Advanced Materials: Methods
论文题目： Linking Structure and Process in Dendritic Growth Using Persistent Homology
with Energy Analysis
作者： Misato Tone, Shunsuke Sato, Sotaro Kunii, Ippei Obayashi, Yasuaki Hiraoka, Yui Ogawa, Hirokazu Fukidome, Alexandre Lira Foggiatto, Chiharu Mitsumata, Ryunsuke Nagaoka, Arpita Varadwaj, Iwao Matsuda, Masato Kotsugi
DOI： 10.1080/27660400.2025.2475735

■研究资金
本研究获得科学技术振兴机构（JST-CREST・助成编号JPMJCR21O4）的支援。另外，研究一部分得到了日本学术振兴会（KAKENHI）科学研究费补助事业（A）（21H04656）、挑战性研究（萌芽）（19K22117）以及Beyond5G研究开发项目（助成编号：05901）以及JST未来项目（助成编号：JPMJMI22708192）的支援。
【发表者】

＜详细研究内容＞
通过拓扑、物理、AI的融合来阐明薄膜生成时的分枝现象〜有望应用于支撑Beyond5G的基础技术〜


【关于研究咨询】
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