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公開：2024-11-15

レゾナックがAIを活用した材料探索ツールを開発し半導体材料の開発効率が大幅に向上へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• レゾナックがAIを活用した材料探索ツールを開発
• 従来の5分の1の時間で最適な組成を探索可能
• 半導体パッケージ用レジストの性能向上を実現

レゾナックの材料探索ツールによる半導体材料開発の効率化

株式会社レゾナックは2024年11月14日、AIを活用して材料の最適な組成を従来の5分の1の時間で探索できる独自技術を発表した。半導体パッケージ用レジストの感光性樹脂の原料となるポリマーの探索に成功し、社内展開を開始することで半導体材料創出の加速を図る方針となっている。^[1]

半導体パッケージの配線の微細化が進行する中、配線を形成するためのレジストには高い解像度が求められており、ポリマーには現像性や感度など複数の要素が必要となっている。AIモデルとアニーリング技術を組み合わせることで、短時間での最適なモノマーおよび組成比の探索を実現したのである。

従来の手法では約10万年かかる計算が約10秒で完了し、得られたポリマーを用いた試作品は良好な特性を示すことが実験で証明された。現在は添加剤等他の材料を含めた最適化に取り組んでおり、配合から試作までの時間を熟練者の場合と比較して5分の1に短縮することに成功している。

AIを活用した材料探索ツールの特徴まとめ

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アニーリング技術について

アニーリング技術とは、局所解にはまらずに高速で最適解を探索することが可能な計算手法のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 複雑な組み合わせ最適化問題を効率的に解決
• 従来の計算手法と比較して処理時間を大幅に短縮
• 多変数の中から最適な組み合わせを高速に探索

半導体材料の開発においては、多数のモノマー候補から最適な組成比を見つけ出す必要があり、従来の手法では膨大な時間がかかっていた。アニーリング技術を活用することで、モノマー100種から5種を選び出し、組成比の合計が100%となるような最適な組み合わせを約10秒で計算することが可能になっている。

AIを活用した材料探索ツールに関する考察

レゾナックが開発した材料探索ツールは、半導体パッケージの微細化という業界の課題に対して革新的なアプローチを提供している。AIモデルとアニーリング技術を組み合わせることで計算時間を劇的に短縮し、材料開発のスピードを加速させることが可能となったのだ。

一方で、AIモデルの精度向上や実験データの蓄積が今後の課題となる可能性がある。より多様な材料や条件に対応するためには、学習データの拡充や検証プロセスの確立が不可欠となるだろう。解決策として、産学連携による研究開発の推進やデータベースの共有化が考えられる。

今後は材料探索ツールの適用範囲を樹脂設計や複合材料など幅広い分野へ展開することが期待される。計算科学と情報科学を組み合わせた新しいアプローチによって、半導体産業全体のイノベーションが加速することになるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「AIを活用した材料探索ツールを開発 | 株式会社レゾナック・ホールディングスのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000125.000102176.html, (参照 24-11-15).

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