論文の概要: Unsupervised, Self-driving Multi-Step Growth of InAs/GaAs Quantum Dots Heterostructures Guided by Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03508v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 02:19:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 17:40:15.844166
• Title: Unsupervised, Self-driving Multi-Step Growth of InAs/GaAs Quantum Dots Heterostructures Guided by Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習によるInAs/GaAs量子ドットヘテロ構造の非教師的・自律的マルチステップ成長
• Authors: Chao Shen, Wenkang Zhan, Hongyu Sun, Kaiyao Xin, Bo Xu, Zhanguo Wang, Chao Zhao,
• Abstract要約: SemiEpiは、マルチステップで分子線エピタキシー(MBE)成長を実行し、継続的に監視し、オンザフライでフィードバックを制御できる自動運転自動化プラットフォームである。 InAs/GaAs量子ドット(QD)ヘテロ構造の成長を標準化し、最適化し、ML誘導マルチステップ成長のパワーを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.996669691068877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The semiconductor industry has prioritized automating repetitive tasks by closed-loop, autonomous experimentation which enables accelerated optimization of complex multi-step processes. The emergence of machine learning (ML) has ushered in automated process with minimal human intervention. In this work, we develop SemiEpi, a self-driving automation platform capable of executing molecular beam epitaxy (MBE) growth with multi-steps, continuous in-situ monitoring, and on-the-fly feedback control. By integrating standard hardware, homemade software, curve fitting, and multiple ML models, SemiEpi operates autonomously, eliminating the need for extensive expertise in MBE processes to achieve optimal outcomes. The platform actively learns from previous experimental results, identifying favorable conditions and proposing new experiments to achieve the desired results. We standardize and optimize growth for InAs/GaAs quantum dots (QDs) heterostructures to showcase the power of ML-guided multi-step growth. A temperature calibration was implemented to get the initial growth condition, and fine control of the process was executed using ML. Leveraging RHEED movies acquired during the growth, SemiEpi successfully identified and optimized a novel route for multi-step heterostructure growth. This work demonstrates the capabilities of closed-loop, ML-guided systems in addressing challenges in multi-step growth for any device. Our method is critical to achieve repeatable materials growth using commercially scalable tools. Our strategy facilitates the development of a hardware-independent process and enhancing process repeatability and stability, even without exhaustive knowledge of growth parameters.
• Abstract（参考訳）: 半導体産業は、複雑な多段階プロセスの高速化を可能にするクローズドループ、自律的な実験によって繰り返しタスクの自動化を優先している。 機械学習(ML)の出現は、人間の介入を最小限に抑えて自動化プロセスに定着した。 本研究では,マルチステップで分子線エピタキシー(MBE)成長を実行し,連続的なその場監視とオンザフライフィードバック制御が可能な自動運転自動化プラットフォームであるSemiEpiを開発した。 標準的なハードウェア、自家製ソフトウェア、カーブフィッティング、および複数のMLモデルを統合することで、SemiEpiは自律的に動作し、最適な結果を達成するためにMBEプロセスの広範な専門知識を不要にする。 プラットフォームは以前の実験結果から積極的に学び、望ましい条件を特定し、望ましい結果を達成するために新しい実験を提案する。 InAs/GaAs量子ドット(QD)ヘテロ構造の成長を標準化し、最適化し、ML誘導マルチステップ成長のパワーを示す。 初期成長条件を得るために温度校正を行い, MLを用いてプロセスの微粒化制御を行った。 成長中に得られたRHEED映画を活用して、SemiEpiはマルチステップヘテロ構造成長のための新しい経路を特定し、最適化した。 この研究は、任意のデバイスにおけるマルチステップ成長における課題に対処する、クローズドループ、ML誘導システムの能力を示す。 本手法は, 商業的にスケーラブルなツールを用いて, 繰り返し可能な材料成長を実現するために重要である。 当社の戦略は,成長パラメータの徹底的な知識がなくても,ハードウェアに依存しないプロセスの開発を促進し,プロセスの再現性と安定性を向上させる。

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