Az intelligens, első elveken alapuló számításokat mesterséges intelligenciával kombináló, élvonalbeli szimulációs technika teljes mértékben átalakította a félvezető áramkör polírozási mechanizmusainak megértését. Az új Neural Network Potential (NNP) technológia figyelemreméltó sebességfokozatokat kínál, miközben megőrzi az első elveken alapuló számítások pontosságát. A NNP bevezetésével a félvezető áramkör polírozására használt szimulációban a Resonac felgyorsította az anyagok gyors felfedezését a bonyolult félvezető gyártási folyamatban.
Az elmúlt időszakban a félvezetőipar gyors technológiai fejlődést tapasztal, ami új anyagok gyors szállítását teszi szükségessé. A szimulációs technikák kulcsszerepet játszanak az új anyagok kutatásának és fejlesztésének felgyorsításában. Azonban a félvezető gyártási folyamat a különböző tulajdonságú anyagok közötti felületek kölcsönhatásának számításait igényli, ami kihívásokat jelent a hagyományos módszerek számára. Az NNP technológia, képességének köszönhetően a bonyolult kémiai reakció szimulációját páratlan sebességgel képes végrehajtani, áttörést jelent ezen a területen.
A Resonac az élvonalbeli NNP technológia bevezetése a félvezető alapanyagok polírozási folyamatának szimulációjában részletes megértés lehetővé tette a nanoméretű szintű bonyolult polírozási mechanizmusokról, ami az anyagok felfedezését és a fejlesztési időkeretek lerövidítését eredményezte.
A szilíciumlemezek polírozása szimulálásával CMP folyadékkal, olyan apró részletek nyíltak meg a folyamatban, melyeket a környezeti tényezők befolyásolnak. Ez a teljes körű megértés lehetővé teszi az optimális nyersanyagjelöltek azonosítását a magas pontosság és a kívánt funkcionalitás eléréséhez az új anyagok fejlesztése során.
Az NNP technológia hatékonysága a komplex felületek és heterogén keverékek elemzésében kiterjed a CMP folyadék határain túl, így sokoldalú eszközként szolgál különböző félvezető anyagalkalmazásokhoz.
A Resonac áttörő NNP technológia alkalmazása átalakító korszak az anyagelemzés terén és az innovatív anyagok felfedezése terén. Az AI félvezető technológiák integrációja jelentősen növelte a szimulációk teljesítményét, elősegítve az AI félvezető fejlesztéseivel kapcsolatos fejlesztéseket.
További információkért a Resonac Csoportról és a félvezető- és elektronanyagok szektorában tett forradalmi kezdeményezéseiről látogasson el hivatalos weboldalukra.
The source of the article is from the blog scimag.news