化学気相成長法のための自動研究開発システムの構築

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化学気相成長(CVD)プロセスを対象とした反応機構自動解析システムの開発を行った。特に、実験データから反応機構(反応モデル)を推定する人工知能部の開発と性能評価に注力した。まず、量産用途向けの大規模商用装置として実用的に用いられている熱CVD拡散炉を対象に、昨年度定式化された支配方程式に基づき炉内における反応モデルの解析を行った。反応系としては、文献調査で実際の実験データが得られたSiH4/H2系によるSi膜とSiH2Cl/NH3系によるSi3N4膜を対象とした。開発中の反応機構自動解析システムに上記2つの系の実験データを入力することで、自動的に妥当と思われる反応機構を人間が解析する場合と比較して比較的短時間で提案することに成功した。得られた反応モデル候補は、実験結果を精度よく再現でき、モデルの反応経路は成膜に寄与しない無駄な反応の混入が防がれた比較的簡素なものであり、実用上有用な反応モデルと考えられた。さらに、自動解析を実現するための基盤となるアルゴリズムとして、システムに利用されている多目的最適化アルゴリズムについて、実装候補となるものを選び出して性能評価を行った。候補の中で最も高い性能を示したのは、NSGA-IIIと呼ばれるアルゴリズムであったが、計算時間がかかり、実用上の問題となることが分かった。そこで、NSGA-IIIを用いた最適化作業を、計算コストの低い複数回の作業に置き換えることで、全体としてより短い時間で最適化が完了できることが分かった。