[16p-K505-1~17] 23.1 Joint Session N "Informatics"

1:00 PM - 1:15 PM JST(4:00 AM - 4:15 AM UTC)

[16p-K505-1] Machine Learning Prediction of the Chemical Resistance of Resin to Inorganic Solutions in Semiconductor Production Equipment

〇Takeru Nakamura¹, Mitsuru Yambe¹, Shogo Kunieda¹, Yosuke Hanawa¹, Hitoshi Kamijima², Toshiaki Shintani², Shunya Sugiyama², Yoshihiro Hayashi³, Ryo Yoshida³ (1.SCREEN Holdings, 2.Research Institute of Systems Planning, 3.The Institute of Statistical Mathematics)

Keywords:

materials informatics,resin chemical resistance,semiconductor production equipment

半導体製造装置において、新規薬液や樹脂を採用する際には耐薬性評価が必要となるが、その試験は高コストであった。我々は試験コスト削減を目的に、樹脂の耐薬性を予測する機械学習モデルの開発を進めている。これまで、樹脂と有機溶媒の相互作用に関しては報告例があるが、樹脂と無機溶液の耐薬性に関してまとまった報告例は、我々の知る限り存在しない。そこで本研究では、半導体製造装置への利用を想定した無機溶液に対する樹脂の耐薬性予測モデルを新たに開発した結果について報告する。