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一篇来自Mynavi TECH＋的报道，分享给大家。
8月6日日本顶尖化学材料企业Resonac宣布，该公司通过将材料开发中常用的计算方法“第一原理”与人工智能（AI）相互结合，开发出一种新型模拟技术“神经网络势（NNP）技术“，并将其应用于半导体集成电路平坦化的研磨材料CMP抛光液中，从而揭示了半导体电路中研磨机制。
通过该技术，可以在保持与“第一性原理计算”相同精度的情况下，将原本需要超过1000年的计算时间缩短至100小时，从而大幅缩短新材料的开发周期。
本文指出，近年来，半导体领域的技术创新速度加速，要求迅速提供新材料。通过模拟进行试验以推进高效的研究开发。加速新材料的创造已变得愈发重要。
然而，在半导体制造过程中，研发人员必须计算在无机物、金属、有机物等不同性质材料之间的界面相互作用。虽然一般使用的第一原理计算可以提供高精度的计算结果，但需要高计算能力，即使充分利用也仍需要大量的计算时间。
此外，考虑复杂的化学反应和压力等周围环境的机制模拟是困难的，并且可以解析的反应时间也有限，因此一直以来被认为不适合半导体材料领域。
特别是，在半导体制造过程中重要的一步——使用CMP抛光液对半导体晶圆（基板）进行研磨的工艺中，由于存在添加剂和研磨剂等众多分子和原子，并且需要精细控制基板的复杂形状，因此为了全面掌握这一过程，需要进行大规模的时间和空间模拟。
Resonac本次利用人工智能（AI）最新的模拟技术，成功解析了CMP抛光液对半导体电路的研磨机制。大大缩短了新材料的开发周期，人类在半导体材料领域的开发领域又大大向前迈进了一步。
此次的研究，揭示了包括基板形状和加工条件等环境因素影响在内的详细过程，从而能够更准确地找到满足所需功能的原材料候选，从而缩短新材料的开发周期。
此外，Resonac表示，今后将继续利用NNP技术，推进对复杂半导体制造过程中材料行为的解析，以加速新材料的快速创造。
注：
第一性原理计算（First-Principles Calculation）是一种基于量子力学的计算方法，不依赖于实验数据或经验参数来预测材料的物理和化学性质。该方法直接从基本物理定律出发，特别是基于薛定谔方程，通过数值计算来研究材料的电子结构、原子间的相互作用以及材料的其他特性。
由于第一性原理计算能够在原子和电子层面上精确描述材料的性质，因此在材料科学、物理学、化学等领域广泛应用。尽管它能够提供高精度的计算结果，但由于计算量巨大，通常需要强大的计算能力和长时间的计算过程。
参考：
《レゾナック、AI活用でCMPスラリーによる研磨時の詳細挙動の解明に成功》 Mynavi Tech＋ 2024年8月8日
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