論文の概要: Autonomous sputter synthesis of thin film nitrides with composition controlled by Bayesian optimization of optical plasma emission

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11122v2
• Date: Thu, 25 May 2023 13:37:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 19:50:47.507795
• Title: Autonomous sputter synthesis of thin film nitrides with composition controlled by Bayesian optimization of optical plasma emission
• Title（参考訳）: 光プラズマ発光のベイズ最適化による組成制御による窒化薄膜の自律スパッタ合成
• Authors: Davi M. Febba, Kevin R. Talley, Kendal Johnson, Stephen Schaefer, Sage R. Bauers, John S. Mangum, Rebecca W. Smaha, Andriy Zakutayev
• Abstract要約: 制御された組成を有する薄膜のスパッタ成膜のための自律型装置の設計と実装について報告する。 我々は, 蛍光X線で測定したフィルム組成を, 共スパッタ中に観測された発光線の線形関数としてモデル化した。 OESに通知されたベイズ制御アルゴリズムは、スパッタリングパワーの空間をナビゲートし、ユーザ定義の組成で映画を製作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous experimentation has emerged as an efficient approach to accelerate the pace of materials discovery. Although instruments for autonomous synthesis have become popular in molecular and polymer science, solution processing of hybrid materials and nanoparticles, examples of autonomous tools for physical vapour deposition are scarce yet important for the semiconductor industry. Here, we report the design and implementation of an autonomous instrument for sputter deposition of thin films with controlled composition, leveraging a highly automated sputtering reactor custom-controlled by Python, optical emission spectroscopy (OES), and Bayesian optimization algorithm. We modeled film composition, measured by x-ray fluorescence, as a linear function of emission lines monitored during the co-sputtering from elemental Zn and Ti targets in N$_2$ atmosphere. A Bayesian control algorithm, informed by OES, navigates the space of sputtering power to fabricate films with user-defined composition, by minimizing the absolute error between desired and measured emission signals. We validated our approach by autonomously fabricating Zn$_x$Ti$_{1-x}$N$_y$ films with deviations from the targeted cation composition within relative 3.5 %, even for 15 nm thin films, demonstrating that the proposed approach can reliably synthesize thin films with specific composition and minimal human interference. Moreover, the proposed method can be extended to more difficult synthesis experiments where plasma intensity depends non-linearly on pressure, or the elemental sticking coefficients strongly depend on the substrate temperature.
• Abstract（参考訳）: 自律実験は、材料発見のペースを加速するための効率的なアプローチとして登場した。 分子・高分子科学において自律合成の道具が普及し, ハイブリッド材料やナノ粒子の溶液処理が盛んに行われているが, 半導体産業においては, 物理的蒸気蒸着のための自律的ツールの例が少なからず重要である。 本稿では,Pythonでカスタム制御された高自動スパッタリングリアクター,光発光分光法(OES),ベイズ最適化アルゴリズムを応用した,制御組成の制御された薄膜スパッタ堆積用自律装置の設計と実装について報告する。 N$2$大気中におけるZnおよびTiターゲットの共スパッタ中に観測される発光線の線形関数として, 蛍光X線で測定した薄膜組成をモデル化した。 OESに通知されたベイズ制御アルゴリズムは、所望の放出信号と測定された放出信号の絶対誤差を最小化することにより、スパッタリングパワーの空間をユーザ定義の組成で製造する。 我々は, Zn$_x$Ti$_{1-x}$N$_y$薄膜を, 15nmの薄膜であっても相対3.5%の範囲内でターゲットカチオン組成から逸脱して自動で作製し, 提案手法が特定の組成で確実に薄膜を合成し, 人間の干渉を最小限に抑えることを示した。 さらに, プラズマ強度が非直線的に圧力に依存する, あるいは素子付着係数が基板温度に強く依存する, より難しい合成実験まで拡張することができる。

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