Obecnie produkcja półprzewodników stoi przed coraz bardziej złożonymi wyzwaniami technicznymi, szczególnie w kluczowych procesach, takich jak modelowanie kontaktów omowych, gdzie tradycyjne metody sztucznej inteligencji stopniowo wykazują swoje ograniczenia. Jednakże, najnowsze badanie przeprowadzone przez australijską agencję naukową CSIRO po raz pierwszy zastosowało kwantowe uczenie maszynowe (Quantum Machine Learning, QML) do analizy rzeczywistych danych z procesów produkcji półprzewodników i wykazało doskonałą wydajność przewyższającą metody klasyczne. Ten przełom nie tylko dowodzi potencjału technologii kwantowej w środowiskach o małej liczbie próbek i wysokiej wymiarowości, ale także otwiera zupełnie nowe możliwości w projektowaniu chipów i optymalizacji procesów. Ten artykuł szczegółowo przedstawi to pionierskie na skalę światową osiągnięcie badawcze i to, jak może ono zmienić przyszłą ścieżkę rozwoju półprzewodników.
Spis treści:
Modelowanie Półprzewodników Napotyka Wąskie Gardło, Obliczenia Kwantowe Wkraczają do Gry
W wysoce precyzyjnych i coraz bardziej złożonych procesach w przemyśle półprzewodnikowym, skuteczne modelowanie staje się dużym wyzwaniem. Szczególnie w przypadku kluczowych etapów, takich jak kontakt omowy, który obejmuje wiele parametrów procesowych i nieliniowe zależności, tradycyjne metody sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego stopniowo wykazują swoje ograniczenia.
Niedawno zespół badawczy z australijskiej agencji naukowej CSIRO, we współpracy z międzynarodowymi partnerami z Chin i Hongkongu, po raz pierwszy zweryfikował nowy model oparty na kwantowym uczeniu maszynowym (QML), specjalnie zaprojektowany do rozwiązywania problemów modelowania w produkcji półprzewodników, i z powodzeniem zastosował go do analizy danych eksperymentalnych. To osiągnięcie badawcze jest określane jako pierwsze na świecie i zostało opublikowane w czasopiśmie „Advanced Science”.
QKAR: Kwantowa Architektura Regresji Zaprojektowana dla Małych Próbek
Niniejsze badanie skupiło się na próbkach produkcji tranzystorów GaN HEMT (High Electron Mobility Transistor z azotku galu). Zespół badawczy, wykorzystując zaledwie 159 danych eksperymentalnych, opracował innowacyjny model nazwany „Kwantowym Regresorem Wyrównywania Jądra (Quantum Kernel Alignment Regressor, QKAR)”. Model ten łączy w sobie mapowanie cech Pauli-Z z trenowalną warstwą jądra kwantowego, co pozwala mu na wykrywanie głębokich wzorców z bardzo małej ilości danych przy zachowaniu wysokiej precyzji.
Wydajność QKAR przewyższyła siedem tradycyjnych regresorów CML (Classical Machine Learning), wykazując znaczną przewagę we wszystkich metrykach błędów regresji (takich jak MAE, MSE, RMSE). Szczególnie w zakresie średniego błędu bezwzględnego (MAE), QKAR osiągnął 0,338 Ω·mm, wykazując doskonałą dokładność i zdolność do uogólniania.
Rozwiązywanie Wyzwań Związanych z Brakiem Danych i Nieliniowością: Ujawniająca się Przewaga Kwantowa
W przeszłości klasyczne modele uczenia maszynowego, choć szeroko stosowane w modelowaniu produkcji, często napotykały problemy z przeuczeniem i niewystarczającym uogólnianiem w przypadku małych próbek, wysokowymiarowych parametrów i złożonych scenariuszy nieliniowych. Kwantowe uczenie maszynowe, dzięki swoim unikalnym właściwościom jądra, jest w stanie uchwycić złożone interakcje między parametrami i wykazać większą tolerancję na błędy oraz zdolność adaptacji danych.
Jak stwierdził współautor pracy, Zeheng Wang: „Przemysł półprzewodnikowy staje przed podwójnym wyzwaniem: brakiem danych i złożonością procesów. Nasze badania pokazują, że dobrze zaprojektowane modele kwantowe są w stanie identyfikować ukryte wzorce, których modele klasyczne nie są w stanie uchwycić”.
Łączenie Technologii Kwantowej i Klasycznej: Kluczowy Krok w Weryfikacji Eksperymentalnej
Jednym z najważniejszych punktów tego badania jest to, że zastosowana architektura modelu, choć działa na symulatorze, jest kompatybilna z obecnym sprzętem NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) i ma potencjał do bezpośredniego wdrożenia w przyszłości. Zespół posunął się nawet dalej, wytwarzając nowe urządzenia GaN i zweryfikował przewidywania modelu poprzez fizyczne eksperymenty, co stanowi ważny krok w kierunku praktycznego zastosowania modeli kwantowego uczenia maszynowego.
Ponadto, badania ustanowiły ujednolicony proces wstępnego przetwarzania PCA (Principal Component Analysis), zapewniając sprawiedliwe porównanie między modelami i wykazując rygorystyczność i naukowy charakter projektu badawczego.
Czy Modelowanie Półprzewodników Wkracza w Nowy Paradygmat? Potencjał Technologii Kwantowej jest Nieograniczony
Wraz z rozwojem technologii obliczeń kwantowych, od symulacji chemicznych, łamania szyfrów, badań materiałów po inżynierię produkcji, procesy półprzewodnikowe stały się kolejnym obszarem zastosowań. Pomyślna weryfikacja modelu QKAR wskazuje, że kwantowe uczenie maszynowe ma potencjał, aby stać się nowym paradygmatem w projektowaniu chipów i modelowaniu produkcji w przyszłości, zwłaszcza w scenariuszach z ograniczoną ilością danych i złożonymi warunkami procesowymi.
Naukowcy wskazują, że choć metody CML nadal mają pole do optymalizacji, QML wykazało już swój potencjał jako narzędzie pomocnicze lub alternatywne. W przyszłości, w miarę ciągłego zwiększania skali i wierności procesorów kwantowych, takie modele kwantowe będą miały jeszcze większą szansę na wykorzystanie w rzeczywistych procesach przemysłowych.
Wnioski: Kwantowa Rewolucja z Laboratorium do Fabryki Wafli
Półprzewodniki są kamieniem węgielnym nowoczesnej technologii, a ich procesy są centrum wyzwań technicznych i innowacji. Australijskie CSIRO i inne jednostki badawcze wnoszą nową energię do produkcji półprzewodników poprzez technologię kwantową. Zastosowanie QML może nie tylko zwiększyć wydajność produkcji i obniżyć koszty, ale także ma potencjał do wprowadzenia rewolucji w całej branży, od modelowania danych po optymalizację procesów.
Ta rewolucja napędzana przez kwantowe uczenie maszynowe może być kluczowym punktem zwrotnym w wyścigu o chipy w ciągu najbliższych dziesięciu lat.
Materiały Referencyjne
- Przebudowa przyszłych chipów, kwantowe uczenie maszynowe świeci blaskiem
- Quantum Machine Learning Shines in Semiconductor Chip Design
- Quantum machine learning improves semiconductor manufacturing for first time
(Źródło pierwszego zdjęcia: pexels)
W zakresie szlifowania oferujemy indywidualne dostosowanie. Możemy modyfikować proporcje zgodnie z Twoimi potrzebami, aby osiągnąć najwyższą wydajność.
Zapraszamy do kontaktu, nasi specjaliści odpowiedzą na Twoje pytania.
Jeśli potrzebujesz wyceny, skontaktuj się z nami.
Godziny obsługi klienta: poniedziałek – piątek 09:00-18:00
Numer kontaktowy：07 223 1058
Jeśli masz jakieś pytania, zapraszamy do wysłania wiadomości prywatnej na Facebooku!
Nasza strona na FB：https://www.facebook.com/honwaygroup
Być może zainteresują cię inne artykuły…
[wpb-random-posts]
