[16a-K505-1~9] 23.1 Joint Session N "Informatics"

9:30 AM - 9:45 AM JST(12:30 AM - 12:45 AM UTC)

[16a-K505-3] Machine Learning Molecular Dynamics to Estimate the Thermal Boundary Resistance at LSI Interconnect Metals/Insulator Interfaces

〇(B)Sho Kubota¹, Yusuke Nishimura¹, Machika Naito¹, Watanabe Takanobu¹ (1.Waseda Univ.)

Keywords:

Interconnect,Thermal Resistance,Machine Learning Molecular Dynamics Calculation

本研究では、Ru/SiO₂界面に交差するRu結晶粒界がRu/SiO₂界面の熱抵抗に与える影響について、ニューラルネットワークポテンシャルに基づく機械学習分子動力学計算を行った。その結果、界面熱抵抗は配線金属の粒界サイズに依存しないことが明らかとなり、配線材料そのものを見直すことが熱問題の解決に有効であることがわかった。