[25a-61C-1~10] 23.1 Joint Session N "Informatics"

11:15 AM - 11:30 AM JST(2:15 AM - 2:30 AM UTC)

[25a-61C-9] Preferential Bayesian Optimization with Human in the loop and its application to Semiconductor Manufacturing Process Development

〇Ryoga Matsuda¹, Daiki Shimoda¹, Takumi Yoshida¹, Shion Takeno², Kentaro Kutsukake², Toru Ujihara¹, Ichiro Takeuchi^1,2 (1.Nagoya Univ., 2.RIKEN)

Keywords:

machine learning,semiconductor,Bayesian Optimization

次世代パワー半導体材料であるSiCの溶液法による高品質・大口径結晶の実現に向けて研究を進めている。SiCの品質は、製造装置に入力するプロセス条件により決まる溶液の状態に依存する。そこで、溶液の熱流体シミュレーションと機械学習を用いることで、効率的に高品質のSiCを製造できる実験条件の探索を行う。本研究では半導体製造の専門家の知見を機械学習に取り入れることで、より効率的に実験条件の探索が可能な手法を提案した。