情報学を活用した移動現象制御手法の開発とパワー半導体作製プロセスへの適用

利用信息学开发运动现象控制方法及其在功率半导体制造过程中的应用

基本信息

  • 批准号:
    22KJ2057
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.6万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2023-03-08 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

現在半導体として幅広く利用されるシリコン結晶はチョクラルスキー法と呼ばる手法により作製される。チョクラルスキー法では、シリコンを一度完全に溶かして融液にしてから、種結晶を融液表面上に浸すことで結晶を成長させる。その際、融液内の流れ、温度場、そして濃度場が結晶品質に影響を与える。そのため、実験中の融液内の状態を観察することは高品質な結晶を作製するために必要不可欠である。しかし、実験中は融液温度が約1700Kとなるため、直接観察することは困難である。これまでは融液内の観察のために、数値計算や機械学習による予測が行われてきたが、数値計算には長大な計算時間という弱みがあり、機械学習には大量の訓練用データの準備や予測された値が物理法則を満たす保証がないという欠点があった。そこで本研究では、物理法則を学習対象とする機械学習であるPhysics Informed Neural Networks (PINNs)を利用することで、融液内の状態を瞬時に予測する新たな手法を開発に取り組んだ。その結果、PINNsにより様々な条件における流れ、温度場を0.1秒未満で精度良く予測することに成功した。数値計算では形状、条件を変更するたびに計算格子の再生成、そして約30分の計算が必要であったが、PINNsではいかなる形状、条件でも、同じくわずか0.1秒未満で予測が可能であった。そのうえ本研究では、数値計算により生成された訓練データを一切使用せずにPINNsの構築に成功した。そのため、これまでの機械学習の欠点であった大量の訓練データの準備という問題も克服されている。さらに、PINNsは物理法則を学習するため、物理的整合性も担保される。
Now, semiconductor technology has been widely used in the field of semiconductor technology. The crystal is immersed in the melt and grows on the surface of the melt. Temperature field, temperature field and concentration field affect crystal quality. It is necessary to observe the state of the melt in the crystal and to prepare high-quality crystals. The temperature of the melt is about 1700K. It is difficult to detect it directly. For example, if you want to use a computer, you can use a computer. In this study, we developed a new method for the study of physical laws and mechanical learning of Physics Informed Neural Networks (PINNs). Results, PINNs, flow conditions, temperature field, 0.1 seconds, good prediction accuracy, success Calculation of the number of shapes, conditions, changes, calculation of grid regeneration, calculation of about 30 minutes, calculation of the number of shapes, conditions, changes, changes This study was successful in generating and training PINNs. A lot of training is needed to prepare for the problem. PINNs are learning the laws of physics, and physical integrity guarantees

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
The Bayesian Optimization for a High- and Uniform-Crystal Growth Rate in the Top-Seeded Solution Growth Method Using Different Objective Functions
使用不同目标函数的顶晶溶液生长方法中高且均匀晶体生长速率的贝叶斯优化
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yuto Takehara;Yasunori Okano
  • 通讯作者:
    Yasunori Okano
Physics Informed Neural Networksを用いたSi結晶成長における熱流体の高速解析
使用物理信息神经网络对硅晶体生长过程中的热流体进行高速分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    竹原悠人;岡野泰則
  • 通讯作者:
    岡野泰則
Development of the production process for high-quality power semiconductor SiC crystals for an efficient energy system using data science
利用数据科学开发高品质功率半导体 SiC 晶体的生产工艺,以实现高效能源系统
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yuto Takehara;Yasunori Okano;Sadik Dost
  • 通讯作者:
    Sadik Dost
PINNs (Physics Informed Neural Networks) によるシリコンバルク単結晶成長デジタルツインの構築
使用 PINN(物理知情神经网络)构建硅块单晶生长数字孪生
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    竹原悠人;岡野泰則
  • 通讯作者:
    岡野泰則
PINNs (Physics Informed Neural Networks)を用いた熱対流解析の高速化
使用 PINN(物理信息神经网络)加速热对流分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    竹原悠人;岡野泰則
  • 通讯作者:
    岡野泰則
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2021年1月大雪時の爆弾低気圧とJPCZ:長白山系の影響評価
2021年1月大雪期间的炸弹气旋和JPCZ:对长白山的影响评估
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    竹原 悠人;岡野 泰則;鈴木雄斗,川村隆一,川野哲也,望月崇
  • 通讯作者:
    鈴木雄斗,川村隆一,川野哲也,望月崇

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    $ 1.6万
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