アドバンスシミュレーション Vol.33, 原田 昌紀, 小田 嘉則, 近年の半導体製造プロセスは複雑化し、従来のTCAD単独ではプロセス変動を反映した歩留まり改善が困難でした。本稿では、物理モデルの厳密性とAI技術を融合した新たなデバイス特性予測システムを提案します。実データを学習する形状・物性予測NNと、物理法則を内包するPINNの階層的統合により、数千パターンのばらつきを考慮した波形分布予測を数分で完了させます。さらに、異常予兆検知や要因特定、ロバスト設計への応用について解説し、本技術が開発の早期化と量産プロセスの歩留まり向上に貢献することを示します。(PDF：1,169kB)
計算科学技術におけるリーディングカンパニー
