論文の概要: SemiEpi: Self-driving, Closed-loop Multi-Step Growth of Semiconductor Heterostructures Guided by Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03508v3
• Date: Sun, 05 Jan 2025 10:05:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:01:57.084901
• Title: SemiEpi: Self-driving, Closed-loop Multi-Step Growth of Semiconductor Heterostructures Guided by Machine Learning
• Title（参考訳）: SemiEpi: 機械学習による半導体ヘテロ構造の自律的閉ループマルチステップ成長
• Authors: Chao Shen, Wenkang Zhan, Kaiyao Xin, Shujie Pan, Xiaotian Cheng, Ruixiang Liu, Zhe Feng, Chaoyuan Jin, Hui Cong, Chi Xu, Bo Xu, Tien Khee Ng, Siming Chen, Chunlai Xue, Zhanguo Wang, Chao Zhao,
• Abstract要約: SemiEpiは、半導体ヘテロ構造の分子線エピタキシー(MBE)成長を実行するために設計された自動運転プラットフォームである。 SemiEpiは最適な初期条件を特定し、多段階ヘテロ構造成長実験を提案する。 InAs量子ドット(QD)ヘテロ構造の成長を最適化し、SemiEpiのパワーを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.232018561757545
• License:
• Abstract: The semiconductor industry has prioritized automating repetitive tasks through closed-loop, self-driving experimentation, accelerating the optimization of complex multi-step processes. The emergence of machine learning (ML) has ushered in self-driving processes with minimal human intervention. This work introduces SemiEpi, a self-driving platform designed to execute molecular beam epitaxy (MBE) growth of semiconductor heterostructures through multi-step processes, in-situ monitoring, and on-the-fly feedback control. By integrating standard reactor, parameter initialization, and multiple ML models, SemiEpi identifies optimal initial conditions and proposes experiments for multi-step heterostructure growth, eliminating the need for extensive expertise in MBE processes. SemiEpi initializes material growth parameters tailored to specific material characteristics, and fine-tuned control over the growth process is then achieved through ML optimization. We optimize the growth for InAs quantum dots (QDs) heterostructures to showcase the power of SemiEpi, achieving a QD density of 5E10/cm2, 1.6-fold increased photoluminescence (PL) intensity and reduced full width at half maximum (FWHM) of 29.13 meV. This work highlights the potential of closed-loop, ML-guided systems to address challenges in multi-step growth. Our method is critical to achieve repeatable materials growth using commercially scalable tools. Furthermore, our strategy facilitates developing 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、クローズドループ、自動運転実験を通じて繰り返しタスクを自動化することを優先し、複雑な多段階プロセスの最適化を加速している。 機械学習(ML)の出現は、人間の介入を最小限に抑えた自動運転プロセスに根ざしている。 本研究は, 半導体ヘテロ構造体の分子線エピタキシー(MBE)成長を多段階プロセス, その場監視, オンザフライフィードバック制御により実現する自動運転プラットフォームであるSemiEpiを紹介する。 標準反応器、パラメータの初期化、および複数のMLモデルを統合することにより、SemiEpiは最適な初期条件を特定し、多段階ヘテロ構造成長実験を提案し、MBEプロセスにおける広範な専門知識の必要性を排除した。 SemiEpiは、特定の材料特性に合わせて材料成長パラメータを初期化し、成長過程の微調整制御はML最適化によって達成される。 我々は,InAs量子ドット(QD)ヘテロ構造の成長を最適化し,SemiEpiのパワーを示し,QD密度5E10/cm2,1.6倍増光発光(PL)強度を実現し,半最大(FWHM)29.13mVのフル幅を低減した。 この研究は、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誘導システムの可能性を強調している。 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。 さらに,我々の戦略は,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とプロセスの再現性と安定性の向上を促進する。

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