レゾナックがAI活用シミュレーション技術を開発、半導体材料開発を10万倍以上高速化し研磨メカニズムを解明

text: XEXEQ編集部

PR TIMES より

記事の要約

レゾナックがAI活用シミュレーション技術を開発
NNP技術で半導体材料開発を10万倍以上高速化
CMPスラリーによる研磨メカニズムを解明

レゾナックのAI活用シミュレーション技術による半導体材料開発の革新

株式会社レゾナックは、AI活用の最先端シミュレーション技術「ニューラルネットワークポテンシャル（NNP）技術」を用いて、半導体材料開発を加速する新手法を開発した。この技術は、従来の第一原理計算と比較して10万倍以上の速度で計算を実行でき、CMPスラリーによる半導体回路の研磨メカニズムの解明に成功している。^[1]

NNP技術の導入により、複雑な半導体製造プロセスにおける材料の挙動を詳細に解析することが可能となった。この技術革新は、半導体分野における迅速な新材料創出につながると期待されている。特に、無機物、金属、有機物など異なる性質を持つ材料間の相互作用を効率的に計算できる点が大きな利点だ。

レゾナックの計算情報科学研究センター長である奥野好成氏は、NNP技術がより高度な材料解析や新たな材料・素材発見を実現できる新技術であると評価している。AI半導体を用いたコンピュータでAIを活用したシミュレーションを行い、それによってさらに良いAI半導体開発につながるという好循環が生まれつつある。

レゾナックのAI活用シミュレーション技術の特徴まとめ

	NNP技術	従来の第一原理計算
計算速度	10万倍以上高速	基準
精度	第一原理計算と同程度	高精度
適用範囲	複雑な化学反応、環境考慮可能	限定的
解析可能な反応時間	長時間の解析可能	限られた時間
主な利点	迅速な新材料創出	精度の高い計算結果

CMPスラリーについて

CMPスラリーとは、Chemical Mechanical Polishing（化学的機械研磨）用の水系研磨材料のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

砥粒と水溶液で構成された半導体集積回路向け平坦化用研磨材料
ウェハーの表面材質に応じて複数の種類（セリアスラリー、シリカスラリーなど）が存在
表面を平坦化することで回路の多層化を可能にする

CMPスラリーは現代の高集積化された半導体デバイス製造において欠かせない材料となっている。このスラリーを用いた研磨プロセスにより、半導体基板の表面を極めて平滑に仕上げることが可能になり、微細な回路パターンの形成や多層配線構造の実現に貢献している。

AI活用シミュレーション技術の半導体開発への影響に関する考察

AI活用シミュレーション技術の導入により、半導体材料開発の速度が飛躍的に向上する一方で、新たな課題も浮上する可能性がある。例えば、シミュレーション結果の信頼性検証や、実際の製造プロセスとの整合性確保などが重要になるだろう。また、AIモデルの継続的な改善や、より複雑な材料系への適用拡大も必要になると考えられる。

今後、NNP技術をさらに発展させ、より広範な半導体材料や製造プロセスに適用できるよう機能拡張が期待される。特に、異種材料界面の挙動予測や、ナノスケールでの欠陥生成メカニズムの解明など、従来技術では困難だった領域への展開が望まれる。同時に、AIモデルの解釈可能性を高め、材料設計指針の導出にも活用できるようになれば、材料開発のパラダイムシフトが起こる可能性もある。

半導体業界全体としては、このようなAI活用シミュレーション技術の普及により、開発競争が一層激化すると予想される。各企業は独自のAIモデルや材料データベースの構築に注力し、差別化を図る必要があるだろう。一方で、産学連携やオープンイノベーションの重要性も増すと考えられ、技術の共有と秘匿のバランスが今後の業界動向を左右する鍵となるかもしれない。