當前,半導體製造正面臨越來越複雜的技術挑戰,尤其在關鍵製程如歐姆接觸建模中,傳統人工智慧方法已逐漸顯現其極限。然而,一項來自澳洲國家科學機構CSIRO的最新研究,首度將量子機器學習(Quantum Machine Learning, QML)應用於實際半導體製程資料分析,並展現出超越經典方法的卓越性能。這項突破不僅證明量子技術在小樣本、高維度環境中的潛力,也為晶片設計與製程優化開啟全新可能。本文將帶你深入了解這項全球首創的研究成果,以及它如何可能改寫未來半導體的發展路徑。
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半導體建模遇瓶頸,量子運算加入戰局
在半導體產業高度精密與日益複雜的製程中,如何有效建模成為一大挑戰。尤其是像歐姆接觸(Ohmic Contact)這類關鍵步驟,其涉及多重製程參數與非線性關係,使得傳統人工智慧與機器學習方法逐漸顯現出侷限性。
近日,來自澳洲國家科學機構 CSIRO 的研究團隊,與來自中國與香港的國際夥伴合作,首度驗證了一種以量子機器學習(Quantum Machine Learning, QML)為核心的新模型,專門用於解決半導體製造中的建模難題,並成功應用於實驗數據分析。這項研究成果被譽為世界首創,已發表於《Advanced Science》期刊。
QKAR:專為小樣本設計的量子回歸架構
本次研究聚焦於 GaN HEMT(氮化鎵高電子遷移率電晶體)的製造樣本。研究團隊僅使用 159 個實驗數據,開發出名為「量子核對齊回歸器(Quantum Kernel Alignment Regressor, QKAR)」的創新模型。該模型融合了 Pauli-Z 特徵映射與可訓練的量子核層,能在維持高精準度的同時,從極少量數據中挖掘深層模式。
QKAR 的效能超越了七種傳統 CML(Classical Machine Learning)回歸器,在各項回歸誤差指標(如 MAE、MSE、RMSE)上表現出顯著優勢。特別是在平均絕對誤差(MAE)方面,QKAR 達到 0.338 Ω·mm,展現出優異的準確度與泛化能力。
解決資料稀缺與非線性挑戰 量子優勢顯現
在過去,經典機器學習模型雖廣泛應用於製造建模,但在面對小樣本、參數高維度與複雜非線性情境時,常面臨過擬合與泛化不足等問題。而量子機器學習則能憑藉其獨特的核特性,捕捉複雜參數間的高度交互關係,並展現更強的容錯性與資料適應力。
正如論文共同作者 Zeheng Wang 所言:「半導體產業越來越受到資料稀缺與製程複雜性的雙重挑戰。我們的研究表明,設計良好的量子模型能夠識別經典模型無法掌握的潛在模式。」
結合量子與經典技術 實驗驗證邁出關鍵一步
該研究的一大亮點,在於所採用的模型架構雖在模擬器上運行,但與當前 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)硬體相容,未來具備直接上線的潛力。團隊更進一步製造新的 GaN 裝置,透過實體驗證支持模型預測結果,為量子機器學習模型在實務應用中的落地邁出重要一步。
此外,研究也建立起一個統一的 PCA 預處理流程,確保在模型間進行公平比較,展現出研究設計的嚴謹性與科學性。
半導體建模迎來新典範?量子技術潛力無限
隨著量子運算技術的發展,從化學模擬、密碼破解、材料研發逐步擴展到製造工程,半導體製程成為另一個前沿應用領域。此次 QKAR 模型的成功驗證,代表量子機器學習有潛力成為未來晶片設計與製造建模的新典範,尤其在資料量稀少與製程條件繁複的場景中。
研究人員指出,儘管 CML 方法仍有優化空間,QML 已展現出作為輔助或替代工具的潛力。未來,隨著量子處理器規模與保真度不斷提升,這類量子模型將更有機會在實際工業流程中大展拳腳。
結語:從實驗室到晶圓廠的量子革新
半導體是現代科技的基石,而其製程更是技術挑戰與創新的集中地。澳洲CSIRO等研究單位正透過量子技術為半導體製造注入新動能,QML 的應用不僅可能提升製造效率、降低成本,更可望為整個產業帶來從資料建模到製程優化的革新。
這場由量子機器學習驅動的變革,或許正是未來十年晶片競賽的關鍵拐點。
參考資料
- 重塑未來晶片,量子機器學習大放異彩
- Quantum Machine Learning Shines in Semiconductor Chip Design
- Quantum machine learning improves semiconductor manufacturing for first time
(首圖來源:pexels)
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