人工智能如何改变半导体的分层技术

为了制造微芯片，全世界的技术人员都依赖于核子层宣誓书（ALD），这种宣誓书可以制作出一点点厚的薄膜。组织经常使用ALD来制造半导体器件，但是它在太阳能电池、锂电池和其他能源相关领域也有应用。

如今，制片人逐渐依赖ALD来制作新类型的电影，然而，为每种新材料整理出一些改变互动的方法会留出时间。

造成这个问题的一个原因是，分析师主要利用实验来区分理想的开发条件。然而，一项最新的分布式研究表明，利用计算机推理（AI）可以更为熟练。

在ACS应用材料和界面研究中，美国能源部阿贡国家实验室的分析员描述了各种基于人工智能的方法，以自我完善地改进ALD测量。他们的工作微妙的整体素质和缺点，每一种方法，也作为一点知识，可以用来培养新的周期，更有效地和货币。

“这些计算提供了一个更快的方法来满足理想的混合物，因为你没有投资能量，把一个例子放在反应堆里，把它拿出来，做估计等等，就像你今天通常会做的那样。更确切地说，你可以做一些与反应堆有关的真实记忆圈，”阿贡首席材料研究员安吉尔·扬格斯·吉尔（Angel Yanguas Gil）说，他是这项研究的共同创造者。

然而，这是一个充满挑战的前沿

在ALD中，两种不同的物质烟雾，称为前驱物，附着在一个表面，同时增加了一层精美的薄膜。这一切都发生在一个物质反应器内，并且是连续的：一个先导物被加入并与表面连通，然后，在那一点上，任何丰富的物质都被消除。随后，随后的先行词被呈现，随后被消除，并且交互作用重新呈现相同的事物。在微电子技术中，ALD薄膜可用于纳米级半导体中的近段电保护。

在不可预测的3D表面上，ALD主导着精确的纳米级薄膜的形成，例如，设计成硅片的深度和限制的通道，以生产当前的微芯片。这已经说服了全世界的研究人员为未来的半导体小玩意培育新的超薄薄膜ALD材料。

在任何情况下，创建和改进这些新的ALD措施都是一项严峻的考验和工作。科学家需要考虑一系列可以改变循环的元素，包括：

亚原子先驱之间令人难以置信的科学

反应器方案、温度和压力系数

他们前辈的每一部分的情况

阿贡的研究人员以发现克服这些困难的方法为最终目标，评估了三种增强技术：任意增强、主框架增强和贝叶斯优化，最后两种是使用不同的人工智能。

设置它却记不住

专家们通过对比他们如何提高ALD中使用的两种前驱药物的剂量和清洁季节来评估他们的三种技术。测量时间指的是向反应器中添加前驱物的时间跨度，而净化时间指的是预期消除过量前驱物和蒸汽合成物的时间。

目的：寻找在最短时间内实现高稳定显影的条件。此外，研究人员还决定了他们在最佳时间安排上相遇的速度，这些时间安排利用了处理反应堆内ALD循环的复制品。

连接他们的进步方式，以处理他们的复制框架，让他们衡量电影发展逐步后，每个周期，根据准备条件，他们的流线型计算创造。

“这些计算提供了一个更快的方法加入到理想的混合物中，因为你没有投入能量，把一个例子放在反应堆里，取出，做估算，等等，就像你通常会做的那样。更确切地说，你可以让一些真实的记忆与反应堆连接起来，”阿贡主要材料科学家安吉尔·扬格斯·吉尔（Angel Yanguas Gil）说，他是这项研究的共同创造者。

这种设置同样通过形成一个封闭的循环框架为两种人工智能方法编程。

“在一个封闭的循环框架中，复制完成一个测试，得到结果，并将其反馈给人工智能工具。然后，人工智能设备从中获取信息或以某种方式破译信息，然后建议进行以下调查。更重要的是，这一切都是在没有人类信息的情况下发生的。

尽管有一些缺点，人工智能朝着充分确定理想的部分和各种模拟ALD措施的净化时间方向发展。这使得检查中第一次表明，轻微的电影增强连续是可以想象的利用人工智能。

“这是充满活力的，因为它打开了机会，利用这些方法来处理快速简化真正的ALD措施，这一阶段实际上可以节省生产者宝贵的时间和现金，当增长新的应用程序以后，”结束杰夫埃拉姆，一位高级科学家在阿贡和联合创始人。