[18p-A401-1~13] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[18p-A401-10] 特徴量選択を用いた機械学習モデルによるパターン倒壊抑制可能な昇華材料の探索

〇國枝 省吾¹、佐々木 悠太¹、疋田 雄一郎¹、魚波 公希¹、橋本 和幸²、塙 洋祐¹ (1.SCREENホールディングス、2.SCREENアドバンストシステムソリューションズ)

キーワード：半導体プロセス、マテリアルズインフォマティクス、昇華乾燥

半導体デバイスの微細化や三次元化が進み、半導体洗浄プロセス工程でパターン倒壊する問題が深刻化している。この問題を解決するための昇華乾燥法において、倒壊率を最小化できる昇華材料を探すことが重要となる。本研究では、有機低分子の化学構造式からパターン倒壊率の実験値を予測する機械学習モデルを作成することで、倒壊抑制効果が高い昇華材料を選定するとともに、特徴量重要度から要因パラメータを解釈することを試みた。