[CI-2] 我が国の最先端半導体製造技術の夜明けと未来

[CI-2-3] 半導体製造プロセスへの情報技術の適用

守屋剛 (東京エレクトロン)

キーワード：機械学習、人工知能

現在、半導体製造プロセスの精密な制御が半導体デバイスの性能を向上させるための鍵となっている。プラズマ原子層堆積(PEALD)法は、薄膜の堆積を可能にする有望な技術であるが、さまざまなPEALDプロセスパラメーターを最適化しなければならず、各パラメーターに関連する化学反応の複雑さにより、最適化するための時間とコストが深刻な問題となっている。機械学習は、プロセスパラメーターの最適化に適用することが可能であり、近年、プロセス開発エンジニアの注目を集めている。プラズマプロセス条件の最適化のために、機械学習による回帰アルゴリズムを適用した事例を紹介する。