AI使い半導体材料の最適組成を5分の1の時間で探索、レゾナック

レゾナックが開発したAIを用いた半導体材料の最適化技術は、従来の5分の1の時間でポリマー配合を探求できる画期的なもので、製造プロセスの効率化に寄与します。
この技術の普及により、半導体産業の革新が期待され、社会全体に大きな影響を与える可能性があります。

記事の概要

レゾナックは、AIを活用して半導体材料の最適組成を従来の5分の1の時間で探索する技術を開発しました。
この新技術は、ポリマーの探索に成功し、社内での実用化を開始しています。
具体的には、AIモデルを用いて複数の目標特性値を設定し、アニーリング技術を適用して最適なモノマーとその組成比を短時間で求める手法を確立しました。
従来の方法では約10万年かかる計算が、約10秒で可能になりました。
実験でも良好な特性を示したポリマーが得られ、現在は他の材料の最適化にも取り組んでいます。
この技術は樹脂設計や複合材料開発にも応用可能で、半導体後工程製品への展開も進めています。

記事のポイント

1. AIによる効率化： AIを活用することで、半導体材料の最適組成探索時間を従来の5分の1に短縮しました。
2. 技術の汎用性： 開発した技術はレジストポリマーだけでなく、樹脂設計や複合材料の開発にも応用可能です。
3. 半導体産業への貢献： この技術の導入により、半導体材料の創出が加速し、業界全体への影響が期待されます。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

日経クロステック（xTECH）

AI使い半導体材料の最適組成を5分の1の時間で探索、レゾナック

　レゾナックは、AI（人工知能）を活用して材料設計を効率化する技術を開発した。材料の最適な組成を、従来の5分の1の時間で…