컴퓨터 칩을 만들기 위해 전 세계의 기술자들은 원자 층 증착 (ALD)에 의존합니다. 원자 층 증착 (ALD)은 하나의 원자 두께만큼 미세한 필름을 만들 수 있습니다. 기업은 일반적으로 ALD를 사용하여 반도체 뿐만 아니라 태양 전지, 리튬 배터리 및 기타 에너지 관련 분야에도 적용됩니다.
오늘날 제조업체는 새로운 유형의 필름을 만들기 위해 점점 더 ALD에 의존하지만, 각각의 새로운 재료에 대한 공정을 조정하는 방법을 알아내는 데는 시간이 걸립니다.
문제의 일부는 연구자들이 최적의 성장 조건을 식별하기 위해 주로 시행 착오를 사용한다는 것입니다. 그러나 최근 발표 된 연구 (이 과학 분야의 첫 번째 연구 중 하나)는 인공 지능 (AI)을 사용하는 것이 더 효율적일 수 있음을 시사합니다.
. ACS 응용 재료 및 인터페이스 연구에 따르면 미국 에너지 부 (DOE) 아르곤 국립 연구소의 연구원들은 ALD 프로세스를 자율적으로 최적화하기위한 여러 AI 기반 접근 방식을 설명합니다. 그들의 연구는 새로운 프로세스를보다 효율적이고 경제적으로 개발하는 데 사용할 수있는 통찰력뿐만 아니라 각 접근 방식의 상대적인 강점과 약점을 자세히 설명합니다.
이러한 모든 알고리즘은 최적의 조합으로 수렴하는 훨씬 더 빠른 방법을 제공합니다. 우리는 오늘날 일반적으로 하듯이 반응기에 샘플을 넣고 꺼내고 측정하는 등의 시간을 소비하지 않기 때문입니다. 대신 원자로와 연결되는 실시간 루프가 있습니다.
최첨단이지만 도전 과제
ALD에서는 전구체로 알려진 두 개의 서로 다른 화학 증기가 표면에 부착되어 공정에 얇은 막 층을 추가합니다. 이 모든 것은 화학 반응기 내부에서 발생하며 순차적입니다. 하나의 전구체가 추가되고 표면과 상호 작용 한 다음 초과분은 제거됩니다. 그 후 두 번째 전구체가 도입 된 다음 나중에 제거되고 프로세스가 반복됩니다. 마이크로 일렉트로닉스에서 ALD 박막은 나노 스케일 트랜지스터의 주변 부품을 전기적으로 절연하는 데 사용될 수 있습니다.
ALD는 오늘날의 컴퓨터 칩을 제조하기 위해 실리콘 웨이퍼로 패턴 화 된 깊고 좁은 트렌치와 같은 복잡한 3D 표면에서 정밀한 나노 스케일 필름을 성장시키는 데 탁월합니다. 이것은 전 세계 과학자들이 미래 세대를위한 새로운 박막 ALD 재료를 개발하도록 동기를 부여했습니다. 반도체 장치.