Hiện nay, sản xuất chất bán dẫn đang phải đối mặt với những thách thức kỹ thuật ngày càng phức tạp, đặc biệt là trong các quy trình then chốt như mô hình tiếp xúc Ômi, nơi các phương pháp trí tuệ nhân tạo truyền thống đã dần bộc lộ giới hạn. Tuy nhiên, một nghiên cứu mới từ CSIRO, cơ quan khoa học quốc gia Úc, đã lần đầu tiên áp dụng học máy lượng tử (QML) vào phân tích dữ liệu quy trình bán dẫn thực tế và chứng minh hiệu suất vượt trội so với các phương pháp cổ điển. Bước đột phá này không chỉ chứng minh tiềm năng của công nghệ lượng tử trong môi trường mẫu nhỏ, đa chiều, mà còn mở ra những khả năng mới cho thiết kế chip và tối ưu hóa quy trình. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu sâu hơn về kết quả nghiên cứu đầu tiên trên thế giới này và cách nó có thể định hình lại con đường phát triển tương lai của ngành bán dẫn.
Mục lục
Mô hình hóa chất bán dẫn gặp phải tình trạng tắc nghẽn, điện toán lượng tử bước vào cuộc chiến
Trong các quy trình ngày càng phức tạp và tinh vi của ngành công nghiệp bán dẫn, việc lập mô hình hiệu quả đã trở thành một thách thức lớn, đặc biệt là đối với các bước quan trọng như Tiếp xúc Ohmic, liên quan đến nhiều tham số quy trình và mối quan hệ phi tuyến tính, khiến các phương pháp trí tuệ nhân tạo và máy học truyền thống dần bộc lộ những hạn chế của chúng.
Gần đây, một nhóm nghiên cứu từ CSIRO, cơ quan khoa học quốc gia Úc, phối hợp với các đối tác quốc tế từ Trung Quốc và Hồng Kông, đã lần đầu tiên xác minh một mô hình mới dựa trên học máy lượng tử (QML), được sử dụng chuyên biệt để giải quyết các vấn đề mô hình hóa trong sản xuất chất bán dẫn và đã được áp dụng thành công vào phân tích dữ liệu thực nghiệm. Kết quả nghiên cứu này được ca ngợi là lần đầu tiên trên thế giới và đã được công bố trên tạp chí Advanced Science.
QKAR: Kiến trúc hồi quy lượng tử được thiết kế cho các mẫu nhỏ
Nghiên cứu này tập trung vào các mẫu GaN HEMT (bóng bán dẫn có độ linh động điện tử cao bằng gali nitride). Chỉ sử dụng 159 điểm dữ liệu thực nghiệm, nhóm nghiên cứu đã phát triển một mô hình tiên tiến có tên là Quantum Kernel Alignment Regressor (QKAR). Mô hình này kết hợp các bản đồ đặc trưng Pauli-Z với các lớp hạt nhân lượng tử có thể huấn luyện, cho phép phát hiện các mẫu sâu từ dữ liệu tối thiểu mà vẫn duy trì độ chính xác cao.
QKAR的表現超越了七種傳統CML（Classical Machine Learning）回歸器，在各項回歸姿態指標（如MAE、MSE、RMSE）上展現出顯著的論文優勢。特別是在平均絕對姿態（MAE）方面，QKAR達到0.338 Ω·mm，表現出優異的準確度與泛化能力。
Giải quyết những thách thức về sự khan hiếm dữ liệu và tính phi tuyến tính, những lợi thế lượng tử xuất hiện
Trước đây, mặc dù các mô hình học máy cổ điển được sử dụng rộng rãi trong mô hình hóa sản xuất, chúng thường gặp phải các vấn đề như quá khớp và tổng quát hóa không đủ khi xử lý các mẫu nhỏ, tham số đa chiều và các tình huống phi tuyến tính phức tạp. Học máy lượng tử có thể nắm bắt mối quan hệ tương tác cao giữa các tham số phức tạp với các đặc điểm hạt nhân độc đáo của nó, đồng thời thể hiện khả năng chịu lỗi và khả năng thích ứng dữ liệu tốt hơn.
Như đồng tác giả Zeheng Wang đã nói: “Ngành công nghiệp bán dẫn ngày càng gặp nhiều thách thức do tình trạng khan hiếm dữ liệu và quy trình phức tạp. Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy các mô hình lượng tử được thiết kế tốt có thể xác định các mô hình cơ bản mà các mô hình cổ điển không thể nắm bắt được.”
Kết hợp công nghệ lượng tử và công nghệ cổ điển: Một bước tiến quan trọng trong việc xác minh thực nghiệm
Điểm nổi bật chính của nghiên cứu này là kiến trúc mô hình được sử dụng, khi chạy trên trình mô phỏng, tương thích với phần cứng NISQ (Lượng tử quy mô trung gian nhiễu) hiện tại, cho phép triển khai ngay lập tức trong tương lai. Nhóm nghiên cứu cũng đã chế tạo các thiết bị GaN mới để kiểm chứng các dự đoán của mô hình thông qua thử nghiệm thực tế, đánh dấu một bước tiến đáng kể trong ứng dụng thực tế của các mô hình học máy lượng tử.
Ngoài ra, nghiên cứu còn thiết lập một quy trình tiền xử lý PCA thống nhất để đảm bảo sự so sánh công bằng giữa các mô hình, chứng minh tính nghiêm ngặt và bản chất khoa học của thiết kế nghiên cứu.
Một mô hình mới cho mô hình bán dẫn? Công nghệ lượng tử có tiềm năng to lớn
Khi công nghệ điện toán lượng tử phát triển, nó đã mở rộng từ mô phỏng hóa học, bẻ khóa mật mã, nghiên cứu và phát triển vật liệu sang kỹ thuật sản xuất, với xử lý bán dẫn trở thành một lĩnh vực ứng dụng tiên tiến khác. Việc xác thực thành công mô hình QKAR chứng minh tiềm năng của học máy lượng tử trong việc trở thành một mô hình mới cho thiết kế chip và mô hình hóa sản xuất trong tương lai, đặc biệt là trong các tình huống dữ liệu khan hiếm và điều kiện quy trình phức tạp.
Các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng mặc dù phương pháp CML vẫn còn nhiều tiềm năng để tối ưu hóa, QML đã cho thấy tiềm năng của nó như một công cụ hỗ trợ hoặc thay thế. Trong tương lai, khi quy mô và độ chính xác của bộ xử lý lượng tử tiếp tục tăng lên, các mô hình lượng tử như vậy sẽ có nhiều cơ hội được sử dụng trong các quy trình công nghiệp thực tế hơn.
Kết luận: Đổi mới lượng tử từ phòng thí nghiệm đến chế tạo
Chất bán dẫn là nền tảng của công nghệ hiện đại, và quy trình sản xuất của chúng là trọng tâm cho những thách thức và đổi mới công nghệ. Các viện nghiên cứu như CSIRO của Úc đang tạo động lực mới cho ngành sản xuất chất bán dẫn thông qua công nghệ lượng tử. Việc ứng dụng QML không chỉ có tiềm năng cải thiện hiệu quả sản xuất và giảm chi phí mà còn cách mạng hóa toàn bộ ngành công nghiệp, từ mô hình hóa dữ liệu đến tối ưu hóa quy trình.
Cuộc cách mạng do máy học lượng tử thúc đẩy này có thể là bước ngoặt quan trọng trong cuộc đua chip trong thập kỷ tới.
Tài liệu tham khảo
- Học máy lượng tử tỏa sáng khi định hình lại chip trong tương lai
- Quantum Machine Learning Shines in Semiconductor Chip Design
- Quantum machine learning improves semiconductor manufacturing for first time
(Nguồn gốc của bức ảnh đầu tiên:pexels)
Về mài mòn: Chúng tôi cung cấp các điều chỉnh tùy chỉnh để điều chỉnh tỷ lệ theo nhu cầu gia công, nhằm đạt hiệu quả tối đa.
Hãy liên hệ với chúng tôi, sẽ có chuyên gia hỗ trợ giải đáp cho bạn.
Nếu cần báo giá tùy chỉnh, hãy liên hệ với chúng tôi.
Thời gian hỗ trợ khách hàng: Thứ Hai đến Thứ Sáu, từ 09:00 đến 18:00.
phone：07 223 1058
Nếu có chủ đề muốn tìm hiểu hoặc không thể nói rõ qua điện thoại, hãy nhắn tin trực tiếp qua Facebook nhé~~
honway fb：https://www.facebook.com/honwaygroup
Các bài viết mà bạn có thể quan tâm…
[wpb-random-posts]
