講演情報
[25a-61C-9]人間参加型選好ベイズ最適化の半導体製造プロセス開発への応用
〇松田 凌芽1、霜田 大貴1、吉田 拓未1、竹野 思温2、沓掛 健太朗2、宇治原 徹1、竹内 一郎1,2 (1.名大、2.理研)
キーワード：
機械学習,半導体,ベイズ最適化
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。