AI、MI、機械学習、データサイエンスなどを用いた半導体・電気電子分野における開発効率化、製造および品質向上への活用

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概要

本セミナーでは、新材料探索における計算負荷、実験との乖離、異常検知の速度向上、セキュリティ等の課題、物理学・化学・半導体工学とデータサイエンスの融合、専門人材育成のためのポイントについて解説いたします。

開催日

2025年4月24日(木) 10時00分～ 17時00分

プログラム

第1部半導体製造プロセスの概要について

(2025年4月24日 10:00〜12:00)

　本講では、シリコン半導体の基礎から集積回路製造技術の全体像について、体系的に解説いたします。珪石を起点とした単結晶ウェハ作製工程から始めて、フォトリソグラフィー、イオン注入、CVD、ドライエッチングなどの前工程、さらにバックグラインド、ダイシング、ダイボンディング、ワイヤボンディング、モールド成型を含む後工程に至るまで、集積回路製造プロセス全般を整理して解説します。

今、なぜシリコンか?
1. シリコン半導体の特長
2. シリコン vs.化合物半導体
3. 各種半導体物性比較
4. シリコン資源
珪石から集積回路の出来るまで
1. 珪石から金属シリコンの製造
2. 金属シリコンから高純度多結晶シリコンの製造
3. 単結晶作製
4. 円筒研削とオリフラ、ノッチ加工
5. スライシング
6. ベベリングとラッピング、ポリッシング
7. エピタキシャル成長とSOI
8. 前工程の流れ
9. 後工程の流れ
前工程
1. フォトリソグラフィー工程
2. 酸化・拡散工程
3. イオン注入工程
4. CVD工程
5. スパッタ工程
6. ドライエッチング工程
7. エピタキシャル成長
8. CMP工程
9. ウェハ検査工程
後工程
1. パッケージ
2. バックグラインド、ダイシング工程
3. ダイボンディング工程
4. ワイヤボンディング工程
5. モールド成型工程
6. 外装メッキ工程
7. フレーム切断、足曲げ工程
8. マーキング工程
9. パッケージ電気検査工程

質疑応答

第2部機械学習を用いた有機半導体の開発と最近の動向について

(2025年4月24日 13:00〜14:00)

　有機半導体の開発には、HOMO準位、移動度、溶解性、熱安定性、などの多種多様なパラメータの最適化が必要であり、そして最終的に基板上に生成する結晶構造の予測が困難であるため、物性評価には全件合成が必要となる.本講演では、機械学習を用いた有機半導体の開発について解説する。

機械学習を用いた機能性有機分子の開発の現状
1. 有機EL材料
2. 有機太陽電池
3. 有機触媒反応
有機半導体開発の背景
1. 有機半導体の歴史
2. 有機半導体の例
機械学習を用いた有機半導体の開発
1. 機械学習
2. 合成
3. 物性評価
まとめ

質疑応答

第3部 AI・MI・機械学習を組み合わせることにより、電子デバイスにおける異種材料界面を効率的に高強度化する技術

(2025年4月24日 14:15〜15:45)

　電子デバイスは薄膜を積層して作られ部位が多いため、異なる材料間の界面が多く存在することから、剥離を防止するためには異種材料界面での密着強度が非常に重要となる。そこで、分子シミュレーションとAI・MI・機械学習を組み合わせることにより、電子デバイスにおける異種材料界面を効率的に高強度化する技術を、具体的な事例を紹介しながら解説します。

技術潮流
マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の概要
1. MIによる最適設計とは
2. 最適設計の流れ
3. 適用事例の概要 (配線基板樹脂との密着性に優れた配線用金属材料)
4. 適用事例の概要 (電子デバイス向け鉛フリーはんだの添加剤探索)
材料設計効率化の課題とアプローチ
1. パラメータサーベイにおける課題
2. 課題へのアプローチと分子シミュレーション
AI・MI・機械学習による電子デバイス異種材料界面の設計事例
1. 半導体向け樹脂との密着強度に優れた電極・配線用金属の設計
2. 電子デバイス向け鉛フリーはんだの添加剤探索
3. 配線基板向けバイオマス材料の界面密着強度を向上させる設計
4. 電極・配線との界面接着強度が高いバイオマス由来材料の設計
5. 薄膜配線の剥離やマイグレーション断線を防止する材料設計
まとめ
1. 有効性の確認
2. 今後の展望

質疑応答

第4部〜電気電子、半導体分野を含めた〜製造業の安定的生産のためのAIによるメンテナンス・予知

(2025年4月24日 16:00〜17:00)

　AIで数時間から数日後の異常を予測し、損失回避とコスト削減を実現する最新技術を解説します。

半導体工場の設備管理における課題とAIの必要性
1. 半導体製造プロセスにおける設備停止の影響
2. 現状の管理手法の限界と課題
3. AIを活用した予知保全の必要性 (従来手法との違いと優位性)
4. 近年の半導体業界におけるAI活用トレンド (最新の動向・競争力強化の視点)
AIによる予兆保全の仕組みと成功事例
1. 異常停止を事前に予測するAI技術
2. 半導体業界での活用事例
3. 予兆制御AIによる予知保全の効果
AIによる空間の最適化とエネルギー効果
1. 施設における適切な温度管理の重要性
2. AIを活用した空調最適化の具体的な仕組み
3. 予兆制御AIによる空間最適化の効果
AI導入までのステップと商談機会のご案内
1. AI導入の流れ
2. 費用対効果を最大化するための導入プラン
今後のAIの展望について

質疑応答

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講師

駒形信幸氏
駒形技術士事務所

所長
松井康哲氏
大阪公立大学大学院工学研究科物質化学生命系専攻応用化学分野物性有機化学研究グループ

准教授
岩崎富生氏
株式会社日立製作所研究開発グループ生産・モノづくりイノベーションセンタ材料プロセス研究部

主管研究員
伊東大輔氏
株式会社アドダイス

代表取締役 CEO

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主催

株式会社技術情報協会

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お問い合わせ

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(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 55,000円(税別) / 60,500円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 220,000円(税別) / 242,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 250,000円(税別) / 275,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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開始日時		開催方法
2025/7/17	ヒューマンエラー対策と生成AI新技術による保全の展望	オンライン
2025/7/18	ヒューマンエラー対策と生成AI新技術による保全の展望	オンライン
2025/7/18	チップレット実装におけるテスト・接続評価技術の最新動向	オンライン
2025/7/22	量子ドットの基礎物性、作製、構造測定技術とデバイス応用	オンライン
2025/7/23	水の動きで読み解く半導体洗浄のポイント	オンライン
2025/7/23	半導体パッケージの基礎知識、技術動向と課題	オンライン
2025/7/23	セラミックス製造プロセス低温化とAIを活用したプロセス最適化手法	オンライン
2025/7/23	電子部品の特性とノウハウ (2日間)	オンライン
2025/7/23	電子部品の特性とノウハウ (1)	オンライン
2025/7/24	ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎とその応用展開	オンライン
2025/7/24	水の動きで読み解く半導体洗浄のポイント	オンライン
2025/7/24	先端半導体デバイスにおける多層配線技術と2.5D/3Dデバイス集積化技術	オンライン
2025/7/24	半導体製造における後工程・実装・設計の基礎・入門講座	オンライン
2025/7/24	AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点	オンライン
2025/7/24	セラミックス製造プロセス低温化とAIを活用したプロセス最適化手法	オンライン
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2025/7/25	半導体製造プロセス技術入門講座	オンライン
2025/7/25	レーザー加工分野における機械学習の活用手法 : 特に少ない実験データ数を用いた場合	オンライン
2025/7/28	設計者が一番気になるCAEの勘所数値シミュレーションの使い方 (応用編)	オンライン

発行年月
2022/1/12	製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック
2021/11/12	レジスト材料の基礎とプロセス最適化
2021/7/30	マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
2021/6/28	AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2021/6/18	2021年版電子部品・デバイス市場の実態と将来展望
2020/12/30	実践Rケモ・マテリアル・データサイエンス
2020/8/11	化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/8/1	材料およびプロセス開発のためのインフォマティクスの基礎と研究開発最前線
2020/7/17	2020年版電子部品・デバイス市場の実態と将来展望
2019/7/19	2019年版電子部品・デバイス市場の実態と将来展望
2019/1/31	マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集
2018/3/20	レジスト材料・プロセスの使い方ノウハウとトラブル解決
2018/1/10	SiC/GaNパワーエレクトロニクス普及のポイント
2014/10/31	炭化ケイ素半導体技術開発実態分析調査報告書
2014/10/31	炭化ケイ素半導体技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2014/2/15	3M〔米国特許版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2014/2/15	3M〔米国特許版〕技術開発実態分析調査報告書
2013/12/15	パワー半導体技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2013/12/15	パワー半導体技術開発実態分析調査報告書
2013/11/25	電子ブック〔2013年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)

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