2024年08月06日

レゾナック、半導体開発にAI技術、10万倍速達成

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レゾナックは6日、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、解明したと発表した。 　NNP 技術は、これまで難しかった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 万倍以上の速度で行える超スピード技術。同社は、この技術を取り入れ、複雑な半導体材料の挙動を解明し、迅速な新材料創出に繋げる。 　昨今、半導体分野では技術革新のスピードが加速し、迅速に新材料を提供することが求められている。ふつうはシミュレーションによって見当をつけて実験することで効率的に研究開発し、新材料が創出されるが、半導体製造プロセスの場合は無機物、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る。 　この場合、第一原理計算を使うのが一般的だが、精度の高い計算結果は出せても、計算に多くの時間と計算能力が必要となる。このため複雑な化学反応のシミュレーションは難しく、半導体材料分野には適さなかった。特に半導体製造に重要な研磨工程に対しては、添加剤や研磨剤など多くの分子・原子が存在するうえ、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、大規模なシミュレーションが求められていた。 　 　レゾナックは、数年前からAI半導体を用いて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ための検討を行ってきた。これによって、第一原理計算から得られる数千万件もの膨大なデータを AI に機械学習させ、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できるようになる。その計算速度は、第一原理計算で1000年以上かかるところを100時間で可能となる。 　同社は今回、最先端の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をシミュレーションした。その結果、ナノスケールで複雑な界面の挙動を精密に可視化し、実験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できた。 ■計算情報科学研究センター・奥野好成センター長の話 「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・素材を発見する新たな技術です。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」