[20p-C43-1~11] 13.1 Fundamental properties, surface and interface, and simulations of Si related materials

3:15 PM - 3:30 PM JST(6:15 AM - 6:30 AM UTC)

[20p-C43-9] Statistic prediction of threshold voltage variations of MOSFET
caused by discrete impurities by machine learning

〇Shota Seki^1,2, Keiichi Osada¹, Masaki Takaishi¹, Ryotaro Kasahara^1,2, Kentaro Kutsukake^2,3, Toru Ujihara^1,2,3 (1.Aixtal, 2.Nagoya Univ., 3.IMaSS Nagoya Univ.)

Keywords:

semiconductor,device simulation,machine learning

半導体デバイスの微細化により、離散的な不純物ばらつきがデバイス特性ばらつきの要因となっている。ばらつきの統計的な予測を行うには様々な離散不純物配置での計算が大量に必要となる。本講演では機械学習を用いてデバイスシミュレーションを高速化し、大量の離散不純物配置での閾値電圧を予測し、ばらつきの統計的な考察を行なった。