AIが解く世界の難問 · 化学・材料 · arXiv · 2026-10-19
表面反応から阻害剤被覆率へ：面選択的原子層堆積の機械学習支援計算研究
原題: From Surface Reactions to Inhibitor Coverage: A Machine-Learning-Assisted Computational Study of Area-Selective Atomic Layer Deposition
面選択的原子層堆積（AS-ALD）では、阻害剤の被覆率を予測することが表面の阻害機構の理解と最適化に欠かせない。本研究では、事前学習済みの汎用機械学習原子間ポテンシャルと、オフラッティス型のグランドカノニカルモンテカルロシミュレーションを組み合わせた計算手法を、非晶質SiO2上の阻害剤吸着と前駆体の阻害に適用した。その結果、アミノシラン系などの阻害剤の主要な吸着部位はシラノール基であり、反応エネルギーや活性化障壁は吸着サイトによって大きく異なることが分かった。同じ吸着フラグメントを生じる阻害剤でも、分子そのものの立体障害の違いにより被覆率が異なることも示された。