研究人员通过机器学习进行自动半导体研究

新的薄半导体材料的出现需要对整个Rheed记录的定量分析，这是耗时的，涉及专业知亚博网站下载识。为了解决这个问题，来自东京科学大学亚博老虎机网登录确定了一种机器学习方法，该方法可以帮助自动化Rheed数据分析。

他们的发现有可能显着加速半导体研究，并为更快，更节能的电子设备奠定基础。

自20世纪中叶成立以来，半导体行业已经大大发展，通过其促进的高速通信和信息技术为社会快速数字化铺平了道路。目前，随着全球能源需求的收紧，将有一个巨大的市场，可以更快，更统一和节能的半导体设备。

此外，先进的半导体方法已经达到了纳米量表，并且现在在新的高性能材料的设计中使用了半导体纳米膜的结构分析。亚博网站下载

Rheed（反射高能电子衍射）是该目标的流行分析技术。Rheed可用于评估在薄膜表面发展的原子结构，甚至可以随着薄膜合成而获得结构调节。

不幸的是，尽管它具有许多优势，但Rheed偶尔会因其生产趋势而变得复杂而加剧。在几乎所有情况下，都需要一个高素质的实验者来理解Rheed在衍射模式类型中产生的大量数据。那么，如果研究人员可以使机器学习在Rheed数据分析方面完成大部分工作，该怎么办？

东京科学大学（TUS）的客座副教授，日本国家材料科学研究所（NIMS）的高级研究员Naoka Nagamura博士指导了一群研究人员。亚博网站下载亚博老虎机网登录

该小组研究了使用机器学习在其最新研究中自动分析Rheed数据的潜力。^Th2022年6月，在国际杂志上亚博老虎机网登录高级材料的科学技术：方法亚博网站下载。

日本的Tus和Nims合作，由JST Presto和JST-Crest资助。Tus的Asako Yoshinari女士，Tus的Masato Kotsugi教授和Nims的Yuma Iwasaki博士为该论文做出了贡献。

科学家专注于在纯单晶硅（最通用的半导体材料之一）的初始原子层上发展的表面上层建筑，该材料取决于吸附和微度温度变化的吲哚原子的数量。亚博网站下载

与表面上层建筑中晶体体内发现的原子相比，原子稳定在不同的周期性模式上，这是依赖于环境变化的晶体表面的原子布置。表面上层建筑对材料研究非常感兴趣，因为它们经常显示出独特的物理特征。亚博网站下载

为了根据各种相似性指标将样本分为不同的群集，该团队的第一步是采用几种层次结构聚类技术。该方法用于计算各种表面上层建筑的数量。在尝试了几种方法之后，科学家发现Ward的方法可以最有效地监测表面上层建筑中的实际相变。

下一步是确定用于创建已找到的每个表面上层建筑的理想过程参数。主要重点是最彻底地创建每个上层建筑的依赖沉积时间。

降低维度的其他常见技术，例如主成分分析，无法有效地工作。值得注意的是，每个上层结构的最佳沉积时序可以使用非负矩阵分解，一种独特的聚类和降低降低方法来精确，自主确定。

我们的努力将有助于自动化通常需要专家进行耗时的手动分析的工作。我们认为我们的研究有可能改变材料研究的方式，并允许科学家花更多的时间在创造性的追求上亚博网站下载。

东京科学大学访问副教授Naoka Nagamura博士亚博老虎机网登录

总体而言，这项工作的结果应导致机器学习对材料科学的创新和实用应用，这是材料信息学的关键领域。亚博网站下载亚博老虎机网登录结果，由于目前的产品和技术通过更好的材料改进，这将影响人类的日常生活。亚博网站下载

“我们的方法可用于分析不仅在薄膜硅单晶表面上，还可以在金属晶体表面，蓝宝石，碳化硅，氮化碳和其他各种重要底物上生长的上层建筑。因此，我们希望我们的工作能够加快下一代半导体和高速通信设备的研究和开发Nagamura博士总结道。

研究人员期望看到的，即将有助于自动化困难数据处理并减少科学家的努力的发现，这绝对是看到更多的发现。

期刊参考：

Yoshinari，A.，等。（2022）使用机器学习的SI（111）表面上层建筑的高能电子衍射模式的反射技能分析。亚博老虎机网登录高级材料的科学技术：方法亚博网站下载。doi.org/10.1080/27660400.2022.2079942。

资源：https://www.tus.ac.jp/en/