일본산업뉴스요약

SiC 성장 조건의 고속 탐색 계산법 개발
나고야대학, AI 이용해 탐색

나고야대학 미래재료∙시스템 연구소 박사 후기 과정의 가도오카 씨, 우지하라 교수의 연구팀은, 인공지능(AI) 기술의 한 종류인 뉴트럴 네트워크를 이용해 탄화규소(SiC)의 최적한 결정 성장 프로세스를 고속으로 탐색하는 계산법을 개발했다.

결정 성장 조 건인 최적화에 필요한 계산 시간은 0.1초 정도로 기존의 시뮬레이션 방법과 비교해 약 1만분의 1의 시간으로 단축할 수 있다. 차세대 파워 반도체 재료로서 기대 받고 있는 고품질의 SiC 단결정의 효율적인 제작에 길을 연다.

연구팀은 실리콘 용액 안에 탄소를 녹여 과포화 상태로 하고 결정화하여 고품질의 결정을 만드는 ‘용액 성장법’에 주목했다. 뇌의 신경회로망에서 아이디어를 얻은 기계학습의 한 가지인 뉴트럴 네트워크를 사용해 SiC의 용액 성장 시에 있어서 열류체의 분석 결과를 고속 혹은 광범위로 예측한다.

기존의 시뮬레이션에 의한 예측 결과를 뉴트럴 네트워크 모델로 학습시키는 것으로 복수의 파라미터에 대한 광범위한 예측을 실현한다. 용액 성장법의 프로세스에서 중요한 용액의 흐름과 포화 과정의 공간 분포를 순시로 얻을 수 있다.

결정 성장은 복잡한 프로세스로 고품질의 결정을 만들기 위한 성장 조건의 최적화에는 많은 시간이 소요된다. 특히 SiC 용액 성장 프로세스는 고온이기에 용액 안의 실측이 어렵고, 일반적으로는 유체의 시뮬레이션을 실시하고 있다. 하지만, 기존의 시뮬레이션은 분석에 많은 시간이 필요하며 광범위한 계산이 곤란했다.

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