AIとロボットを連携した自律成膜基盤により、NTT株式会社が薄膜成膜と評価のサイクルを約3倍に高速化し、β-Ga₂O₃のスパッタ法では世界初となる単結晶薄膜作製に成功しました。最適条件の探索にとどまらず、得られたデータから人が理解して転用できる成膜ルールを抽出した点が特徴です。自動スパッタ成膜と自動光学評価、ベイズ最適化を組み合わせ、成膜から次条件決定までを自律ループで運用しました。これにより多次元パラメータ空間の効率探索が可能になりました。成果はNature Communicationsに掲載され、高性能パワー半導体の実用化加速に資する技術と位置づけられています。
自律成膜基盤の中核と高速化の実証
本基盤は、温度、スパッタ電力、Ar流量、O₂流量をベイズ最適化で提示し、自動測定の結果でモデルを更新して次条件を決定します。ウェハ搬送や測定を自動化し、意思決定をAIが担うことで、人手による判断を介さずに連続運転しました。結果として、従来運用と比べて成膜・評価サイクルを約3倍に高速化しました。探索過程で得たデータは評価指標のアーバックエネルギーを用いて品質を定量化しています。多次元探索の効率化は、パラメータ間の依存関係が強い成膜において特に有効でした。自動化と機械学習の統合がスループットと品質向上の両立に寄与したといえます。
世界初の成果と転用可能な成膜ルール
β-Ga₂O₃を対象にスパッタ成膜で自律最適化を56回実行し、サファイア上でEUが182meVと報告中で最小の条件を発見しました。目的とするβ-Ga₂O₃のみのヘテロエピタキシャル成長を確認し、その条件をβ-Ga₂O₃基板へ展開して単結晶薄膜を実現しました。さらにランダムフォレストで最適化データを解析し、各パラメータの寄与と相互作用を分解しました。温度とO₂流量の組み合わせが重点調整項目であることを特定し、人が実行可能な成膜ルールとして整理しました。このルールで研究者が再最適化した結果、EUは163meVまで低減しました。最適化と知識抽出を一体化した次世代AI駆動型ラボの有効性が示されました。
詳しくは「NTT株式会社」の公式ページまで。レポート／DXマガジン編集部
