第1部 半導体製造におけるプロセスインフォマティクス – 製造条件の全体最適化に向けた最新技術 –

(2025年4月25日 10:30〜12:00)

　製造会社にプロセスインフォマティクスを用いた製造条件最適化ソリューションを提供しているアイクリスタルだからこそ、多くの成功例や失敗例があります。本講演を通じて、プロセスインフォマティクスの基礎や定石、最新動向を知ることができます。

1. プロセスインフォマティクスの概要
2. プロセスインフォマティクスによる製造工程の最適化
   1. シミュレーションベースのデジタルツインによる最適化
   2. 実験ベースのデジタルツインを用いた適応的実験計画
   3. 製造 (量産) 時のデータを用いたプロセス異常検知
3. 半導体製造におけるデジタルツインとプロセスインフォマティクス
   1. 半導体結晶成長プロセスの最適化
   2. 半導体の薄膜成長プロセスの最適化
   3. 成膜条件の自律探索
4. 多数の製造工程のデジタルツインとプロセスインフォマティクスの最新動向
• 質疑応答

第2部 ニューラルネットワークを用いたAIによる知能研磨システム

(2025年4月25日 13:00〜14:30)

　CMPでは副資材として、スラリー、パッド、コンディショナが用いられます。それらは、もちろん独立した副資材ではありますが、研磨プロセス全体を俯瞰してみるとき、大きく相互依存していることをご理解頂けるか、と思います。したがって、それぞれの副資材の部分最適を試みるよりも、全体最適を常に意識することの必要性にお気づき頂けるかと思います。全体最適を意識されるとき、AIの利用が効果的です。まったくバラバラに見えるデータもAIによって適切に処理すれば、新しい解が得られます。とりわけ、母性原理に従わないとされる研磨プロセスの知能化を図る上で、本講座への参加は効果的なものと考えます。リラックスされながら聴講して頂けますと幸いです。

1. パッドの役割
   1. パッドのアスペリティが研磨 (特に研磨速度) にどのような影響を及ぼすか
   2. アスペリティの評価手法
2. 単回帰データ分析
   1. 研磨速度にパッドのアスペリティがどのように影響しているか
   2. 単回帰分析の限界
3. AIの導入
   1. さまざまな条件や結果を一覧に整理し,AIによって解析すると何が見えてくるか
   2. AI解析によって何が実現可能になるか
   3. 重回帰分析による研磨情報の分析
• 質疑応答

第3部 データ駆動プラズマ科学と半導体プロセス

(2025年4月25日 14:45〜16:15)

　半導体製造プロセス、特に、プラズマプロセスへのデータ駆動科学の応用の概要と現状について議論する。半導体プロセスおよびプラズマプロセスの基礎から解説するので、これからプラズマプロセスを学ぼうとする、この分野の初心者にも、概要が伝わりやすい講義を目指す。

1. プラズマプロセス概要
2. 反応性イオンエッチング (RIE) ・プラズマ支援CVD
3. 原子層堆積 (ALD) ・原子層エッチング (ALE) プロセス
4. プラズマ計測とプロセス制御
5. データ駆動プラズマ科学の応用
   1. プロセス数値シミュレーションとTCAD (Technical Computer Aided Design)
   2. 仮想計測 (VM) とプロセス制御
   3. マテリアルズ・インフォマティクス
   4. プロセス開発における機械学習 (ML) ・人工知能 (AI) の活用
• 質疑応答