レゾナック、NNP技術をCMPプロセスの解析に応用✨
発表日：2024年8月6日
株式会社レゾナック・ホールディングスは、材料開発のためのシミュレーションとして一般的に用いられる計算手法「第一原理計算」と、人工知能（AI）を融合した新しいシミュレーション技術「ニューラルネットワークポテンシャル（NNP）技術」を、CMPスラリーによる半導体回路の研磨メカニズムのシミュレーションに初めて導入し、解明しました！✨
この革新的なNNP技術は、化学反応のシミュレーションを、第一原理計算と同程度の精度を維持しながら、10万倍以上の速度で実施できるという優れた特徴を持っています。この技術の導入により、複雑な半導体製造プロセスでの材料の挙動を解明し、新材料創出を加速させることが期待されています。
半導体分野の現状📈
半導体分野では技術革新のスピードが加速しており、迅速に新材料を提供することが求められています。シミュレーションを活用することで、効率的に研究開発が行われ、新材料の創出が加速されます。しかし、半導体製造プロセスでは無機物、金属、有機物など異なる性質を持つ材料間の相互作用を計算する必要があり、このため第一原理計算が一般的に使用されます。
第一原理計算は高精度の計算結果を提供しますが、計算には多くの時間とリソースが必要です。特に複雑な化学反応や圧力などの環境要因を考慮したシミュレーションは非常に困難でした。また、解析できる反応時間も限られているため、半導体材料分野には不向きでした。
中でも、半導体製造に重要なCMPスラリーによる半導体基板の研磨工程に対しては、多くの分子・原子が関与し、基板の複雑な形状を細かくコントロールする必要があります。これにより、時間的にも空間的にも大規模なシミュレーションが切望されていました。
NNP技術の導入と成果🌟
レゾナックは数年前からAI半導体を用いることでAIの性能を飛躍的に高めたNNP技術を、半導体材料開発へ導入する検討を行ってきました。この最先端のNNP技術を用いることで、第一原理計算から得られる数千万件にも及ぶ膨大なデータをAIに学習させ、第一原理計算に匹敵する高い精度で、大規模なシミュレーションが可能になります。その計算速度は、第一原理計算で1000年以上かかるところ、100時間で実施できます。
NNP技術を用いてCMPスラリーによる半導体基板の研磨工程のシミュレーションを実施した結果、ナノメートルスケールで複雑な界面の挙動を精密に可視化することができました。これにより、実験だけでは捉えにくい複雑な研磨メカニズムを詳しく理解することが可能となりました。
実用化への道🚀
この技術の導入により、基板形状や加工条件など周囲環境の影響を含む詳細なプロセスが明らかになることで、より確度高く、求める機能を出す原料候補を見つけられるようになります。その結果、新材料の開発期間が大幅に短縮されることが期待されます。
また、NNP技術は、界面や異種混合などの複雑な解析に有効であり、CMPスラリー以外の半導体材料分野でも適用が進んでいます。この技術は、半導体製造の各段階での最適化を図る上で欠かせないものとなるでしょう。
コメント💬
＜計算情報科学研究センターセンター長 奥野好成氏のコメント＞ 「AIを活用したNNP技術は、最先端の計算科学技術を生かして、より高度な材料解析や新たな材料・素材発見を実現できる、新たな技術です。AI半導体を用いたコンピュータでAIを活用したシミュレーションを行い、それによってさらに良いAI半導体開発をする、面白い時代になってきたと実感します。」
まとめ📝
AI活用のNNP技術が半導体材料開発を加速
CMPスラリーの研磨メカニズムを10万倍速の計算手法で解明
第一原理計算と同等の精度で、計算速度が飛躍的に向上
ナノメートルスケールで複雑な界面の挙動を精密に可視化
新材料の開発期間が大幅に短縮される期待
専門用語の説明📚
第一原理計算: 基礎物理法則に基づく計算手法。高精度だが計算に時間がかかる。
ニューラルネットワークポテンシャル（NNP）技術: AIを活用した高速かつ高精度なシミュレーション技術。
CMPスラリー: 化学機械研磨用の研磨剤。半導体基板の平坦化に使用。
ナノメートル: 10億分の1メートルの単位。非常に微細なスケールを示す。
AI半導体: 高度な行列計算能力を持つプロセッサ。NNP技術のデータ処理やシミュレーションに利用。
ハッシュタグ
#AI #半導体 #CMPスラリー #NNP技術 #材料開発
参考文献
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