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日本要利用機器學習實現半導體研究自動化

2022-06-17 13:19:47 東京理科大學 閱讀:
新型薄半導體材料的開發需要對大量反射高能電子衍射(RHEED)數據進行定量分析,既耗時又需要專業知識。為了解決這個問題,東京理科大學的科學家們確定了可以幫助自動化 RHEED 數據分析的機器學習技術。他們的發現可以極大地加速半導體研究,并為更快、更節能的電子設備鋪平道路。

自20世紀中期以來,半導體產業一直在穩步增長,得益于高速的信息和通信技術,它已經讓社會快速數字化。 aRiednc

如今,由于全球能源需求緊張,對更快、更集成和更節能的半導體器件的需求日益增長。 aRiednc

然而,現代半導體工藝已經達到納米級,新型高性能材料的設計現在涉及到半導體納米薄膜的結構分析。反射高能電子衍射 (RHEED) 是為此目的廣泛使用的分析方法,RHEED 可用于在原子水平上確定薄膜表面形成的結構,甚至可以在合成薄膜時實時捕捉結構變化!aRiednc

不幸的是,盡管 RHEED 有很多好處,但它有時會因其輸出模式復雜且難以解釋這一事實而受到阻礙。幾乎在所有情況下,都需要高技能的實驗者來理解 RHEED 可以以衍射圖案的形式產生的大量數據。但是,如果我們可以讓機器學習在處理 RHEED 數據時完成大部分工作呢?aRiednc

由東京理科大學 (TUS) 客座副教授、日本國立材料科學研究所 (NIMS) 高級研究員 Naoka Nagamura 博士領導的一組研究人員一直致力于此。在他們于 2022 年 6 月 9 日在線發表在國際期刊《先進材料科學與技術:方法》上的最新研究中,該團隊探索了使用機器學習自動分析 RHEED 數據的可能性。aRiednc

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這項工作得到了 JST-PRESTO 和 JST-CREST 的支持,是 TUS 和日本 NIMS 聯合研究的結果。它由 Asako Yoshinari 女士、同樣來自 TUS 的 Masato Kotsugi 教授和來自 NIMS 的 Yuma Iwasaki 博士共同撰寫。aRiednc

研究人員專注于在干凈的單晶硅(用途最廣泛的半導體材料之一)的第一個原子層上形成的表面超結構。取決于吸附的銦原子的數量和溫度的微小差異。表面超結構是晶體表面獨有的原子排列,其中原子以不同于晶體內部的周期性模式穩定,這取決于周圍環境的差異。因為它們經常表現出獨特的物理特性,所以表面上層結構是材料科學中非常感興趣的焦點。aRiednc

首先,該團隊使用了不同的分層聚類方法,旨在根據不同的相似性度量將樣本劃分為不同的聚類。這種方法用于檢測存在多少不同的表面超結構。在嘗試了不同的技術后,研究人員發現,Ward的方法可以最好地跟蹤表面上層建筑的實際相變。 aRiednc

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反射高能電子衍射 (RHEED) 是一種成像技術,廣泛用于分析通過物理氣相沉積生長的材料的表面結構。但是,RHEED 會產生大量數據,并且是一種技能密集型工具。為了解決這個問題,TUS 和 NIMS 科學家采用機器學習技術來自動化分析中一些較難的部分。圖片來源:國立材料科學研究所和東京理科大學aRiednc

然后,科學家們試圖確定合成每個已識別的表面超結構的最佳工藝條件。他們專注于最廣泛地形成每個上層結構的銦沉積時間。主成分分析和其他典型的降維方法表現不佳。幸運的是,非負矩陣分解,一種不同的聚類和降維技術,可以準確自動地獲得每個上層結構的最佳沉積時間。Nagamura 博士對這些結果感到興奮,我們的努力將有助于自動化通常需要專家進行耗時的手動分析的工作。我們相信我們的研究有可能改變材料研究的完成方式,讓科學家們將更多時間花在創造性的追求上。aRiednc

總體而言,本研究報告的研究結果有望帶來新的有效方法,將機器學習技術用于材料科學——這是材料信息學領域的一個中心話題。反過來,隨著現有設備和技術使用更好的材料進行升級,這將對我們的日常生活產生影響。我們的方法不僅可用于分析在薄膜硅單晶表面、金屬晶體表面、藍寶石、碳化硅、氮化鎵和各種其他重要襯底上生長的超結構。因此,我們希望我們的工作能夠加速下一代半導體和高速通信設備的研發, Nagamura 博士總結道。aRiednc

參考鏈接:Let Machines Do the Work: Automating Semiconductor Research with Machine Learning;Demi Xia編譯aRiednc

責編:Demi
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