【プロセスインフォマティクス導入事例】GaNの結晶加工最適化
後工程を省略できるほどの加工精度と、目標以上！AIと人間の協働の価値を表している事例！
パワー半導体GaNでは、ナノメートル（1mmの100万分の1）単位のごく微小な粗さも 性能を左右するため、従来では円柱を作った後の結晶加工は必須でした。 適切な実験条件を見つけるためには、まずは傾向を見るだけでも、1因子ごとに 最低でも2通りの条件で実験をする必要があるため、5因子の場合だと、最低でも 32回の実験が必要です。 その傾向をもとに何十通りもの実験条件を試して、適切な結果を導き出す因子の 組み合わせを探します。そのため、従来の実験を中心とした最適化手法だと、 かなりの実験回数が必要でした。 それに対して、アイクリスタル社の、結果から学習・探索し、条件を提示する アプローチでは、実験回数を19回に抑えることができました。 しかもそれは後工程を省略できるほどの加工精度と、目標以上。追加の設備投資が 不要になったことのメリットの大きさは言うまでもありません。 ここでも適切とされた条件は、技術者が試したことのなかった組み合わせであり、 AIと人間の協働の価値を表している事例と言えます。 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
- 企業：アイクリスタル株式会社
- 価格：応相談
