AI 改進(jìn)半導(dǎo)體分層技術(shù)，賦能計(jì)算機(jī)芯片、電池制造
原子層沉積 (Atomic layer deposition，ALD) 是一種高度可控的薄膜合成工藝，可制造出只有一個原子厚的薄膜。廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)芯片、太陽能電池、鋰電池等領(lǐng)域。很多企業(yè)常用 ALD 來制造半導(dǎo)體器件。ALD 的靈活性和多樣性給確定工藝參數(shù)帶來了重大挑戰(zhàn)，但仍需要專家的直覺和耗時的反復(fù)試驗(yàn)來確定最佳工藝參數(shù)。
最近，來自美國能源部（DOE）阿貢國家實(shí)驗(yàn)室的研究人員 描述了多種基于 AI 的方法來自動優(yōu)化 ALD 工藝。詳細(xì)說明了每種方法的相對優(yōu)勢和劣勢，以及可用于更有效、更經(jīng)濟(jì)地開發(fā)新流程的見解。
該研究以《用于優(yōu)化原子層沉積的智能代理》「 Intelligent Agents for the Optimization of Atomic Layer Deposition 」為題發(fā)表在《 ACS Appl. Mater. Interfaces 》雜志上。
前沿，但也面臨挑戰(zhàn)
ALD是一種工藝，通過前驅(qū)體蒸氣和基板表面之間的一系列自限反應(yīng)，在基板上沉積原子厚度的均勻薄膜。ALD 可訪問大量的元素和化合物目錄，元素周期表中超過一半的元素在出現(xiàn)在ALD過程中。
ALD 擅長在復(fù)雜的 3D 表面上生長精確的納米級薄膜，例如在硅晶片上形成圖案的深而窄的溝槽，以制造當(dāng)今的計(jì)算機(jī)芯片。 這促進(jìn)了科學(xué)家為下一代半導(dǎo)體器件開發(fā)新的薄膜 ALD 材料。
然而，開發(fā)和優(yōu)化這些新的 ALD 工藝是具有挑戰(zhàn)性和勞動密集型的。研究人員必須考慮許多可以改變這一過程的不同因素，包括：分子前體之間的復(fù)雜化學(xué)反應(yīng)；反應(yīng)器設(shè)計(jì)、溫度和壓力；前驅(qū)體劑量和吹掃時間。
為了找到克服這些挑戰(zhàn)的方法，阿貢科學(xué)家評估了 三種新型優(yōu)化策略 ：(a)隨機(jī)選擇氣體時間；(b) 基于高斯過程代理模型的貝葉斯優(yōu)化 (BO)，以及 (c) 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)方法，利用人類策略和物理直覺。值得注意的是， 后兩種使用不同的 AI 方法，且以前從未應(yīng)用于 ALD。
Table 1 列出了該研究的四種ALD 工藝模型：Al2O3 在 200 下使用三甲基鋁 (TMA) 和 H2O，Al2O3 在 100 下使用 TMA 和 H2O，W 在 200 下使用六氟化鎢 (WF6) 和乙硅烷 (Si2H6)，TiO2 使用鈦 (IV) 異丙醇 (TTIP) 和 200 下的 H2O。
敏感性分析
在比較所有四種ALD工藝模型的三種優(yōu)化策略之前， 了解關(guān)鍵超參數(shù)對成本函數(shù)和優(yōu)化性能的影響非常重要。 可確保在平等的基礎(chǔ)上比較優(yōu)化策略。以在 200 下生產(chǎn) Al2O3 薄膜為例，研究ALD 系統(tǒng)的效果。
專家系統(tǒng)方法對關(guān)鍵超參數(shù)的值很敏感。 首先，專家系統(tǒng)策略需要指定一組起始時間。嘗試了多種分配初始時序的方法，包括使用統(tǒng)一時序（所有時序相同）和隨機(jī)時序（時序在優(yōu)化邊界之間隨機(jī)初始化）。 探索 發(fā)現(xiàn)統(tǒng)一的初步計(jì)時產(chǎn)生了可靠的性能。
此外， 專家系統(tǒng)優(yōu)化策略對給定時序所采用的重復(fù) ALD 周期數(shù)也很敏感。 相比之下， 貝葉斯優(yōu)化策略對采用的重復(fù)次數(shù)相對不敏感。
優(yōu)化策略比較
研究人員通過比較他們?nèi)绾蝺?yōu)化 ALD 中使用的兩種前驅(qū)體的劑量和清洗時間來評估他們的三種策略。加藥時間(dosage time）是指前體加入反應(yīng)器的時間，而吹掃時間是指去除多余的前體和氣態(tài)化學(xué)產(chǎn)品所需的時間。
目標(biāo)： 找到可以在最短的時間內(nèi)實(shí)現(xiàn)高且穩(wěn)定的薄膜生長的條件。 科學(xué)家們還使用代表反應(yīng)堆內(nèi) ALD 過程的模擬來判斷他們收斂到理想時間集的速度策略。
將他們的優(yōu)化方法與模擬系統(tǒng)聯(lián)系起來，讓他們能夠根據(jù)優(yōu)化算法生成的處理?xiàng)l件，在每個循環(huán)后實(shí)時測量薄膜的生長情況。
研究人員比較了四種 ALD 工藝的三種優(yōu)化策略的性能。通過比較了 Al2O3 薄膜在 200 C 下0.1%和10%噪聲水平下生長的優(yōu)化策略性能。研究表明： 在這兩個噪聲水平上，貝葉斯優(yōu)化的性能最好，其次是專家系統(tǒng)，然后是低測量噪聲的隨機(jī)策略，高測量噪聲的反向策略。
除了考慮給定優(yōu)化算法在接近一組最優(yōu) ALD 時序時的效率之外，實(shí)際考慮也很重要，例如 CVD 類型生長（如果選擇了不適當(dāng)?shù)牡痛祾邥r間），從而使反應(yīng)器結(jié)垢，對 ALD 反應(yīng)器安全可靠運(yùn)行的影響。實(shí)驗(yàn)表明：專家系統(tǒng)方法完全避免了不受控制的生長，而隨機(jī)優(yōu)化策略則始終對產(chǎn)生過量CVD型增長的條件進(jìn)行采樣。貝葉斯優(yōu)化方法在避免大增長率方面做得更好。
研究得出： （1)隨機(jī)優(yōu)化(RO)在其他兩種策略的優(yōu)化時間質(zhì)量不確定性較大的情況下表現(xiàn)良好，導(dǎo)致處理空間 探索 過程中GPC值過高。（2）貝葉斯優(yōu)化（BO）可靠，性能好，不需要超參數(shù)調(diào)優(yōu)。然而，在早期和后期的循環(huán)中，BO受到GPC值過高的影響。(3) 專家系統(tǒng)優(yōu)化 (ESO) 可靠且安全，但前驅(qū)體劑量次數(shù)過于保守。
一勞永逸 （Set it and forget it）
「所有這些算法都提供了一種更快地收斂到最佳組合的方法，你不必像今天通常那樣花時間將樣品放入反應(yīng)器中、取出樣品、進(jìn)行測量等。相反，你擁有實(shí)時與反應(yīng)堆連接的回路。」該研究的合著者、Argonne 首席材料科學(xué)家 Angel Yanguas-Gil 說。
這種設(shè)置還通過形成一個閉環(huán)系統(tǒng)使兩種 AI 方法的過程自動化。
盡管存在一些弱點(diǎn)，但人工智能方法有效地確定了不同模擬 ALD 工藝的最佳劑量和清洗時間。 這使得這項(xiàng)研究成為第一批表明使用 AI 可以實(shí)時優(yōu)化薄膜的研究。
研究人員表示： 在未來的工作中，除了改進(jìn)現(xiàn)有的算法外，還希望將這些方法擴(kuò)展到包括反應(yīng)堆溫度和前驅(qū)體分壓。
「這是令人興奮的，因?yàn)樗_辟了使用這些類型的方法來快速優(yōu)化實(shí)際 ALD 工藝的可能性，這一步驟可能會在未來開發(fā)新應(yīng)用時為制造商節(jié)省寶貴的時間和金錢。」Jeff Elam 總結(jié)道。
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