論文の概要: Quantum Kernel Learning for Small Dataset Modeling in Semiconductor Fabrication: Application to Ohmic Contact

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10803v2
• Date: Mon, 07 Apr 2025 02:57:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 12:45:13.279535
• Title: Quantum Kernel Learning for Small Dataset Modeling in Semiconductor Fabrication: Application to Ohmic Contact
• Title（参考訳）: 半導体製造における小さなデータセットモデリングのための量子カーネル学習:オーミックコンタクトへの応用
• Authors: Zeheng Wang, Fangzhou Wang, Liang Li, Zirui Wang, Timothy van der Laan, Ross C. C. Leon, Jing-Kai Huang, Muhammad Usman,
• Abstract要約: 半導体プロセスのモデリングに量子機械学習(QML)の最初の応用を開発した。 静的な2レベルZZ特徴写像を持つ量子カーネルベースの回帰器(SQKR)を報告する。 SQKRは、すべての評価指標で6つの主要なCMLモデルを上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.42230728589117
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Complex semiconductor fabrication processes, such as Ohmic contact formation in unconventional semiconductor devices, pose significant modeling challenges due to a large number of operational variables and the difficulty of collecting large, high-quality datasets. Classical machine learning (CML) models often struggle in such scenarios, where the data is both high-dimensional and limited in quantity, leading to overfitting and reduced predictive accuracy. To address this challenge, we develop the first application of quantum machine learning (QML) to model this semiconductor process, leveraging quantum systems' capacity to efficiently capture complex correlations in high-dimensional spaces and generalize well with small datasets. Using only 159 experimental samples augmented via a variational autoencoder, we report a quantum kernel-based regressor (SQKR) with a static 2-level ZZ feature map. The SQKR consistently outperformed six mainstream CML models across all evaluation metrics, achieving the lowest mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), and root mean squared error (RMSE), with repeated experiments confirming its robustness. Notably, SQKR achieved an MAE of 0.314 Ohm-mm with data from experimental verification, demonstrating its ability to effectively model semiconductor fabrication processes despite limited data availability. These results highlight QML's unique capability to handle small yet high-dimensional datasets in the semiconductor industry, making it a promising alternative to classical approaches for semiconductor process modeling.
• Abstract（参考訳）: 半導体デバイスにおけるオーミック接触形成のような複雑な半導体製造プロセスは、多数の操作変数と大規模で高品質なデータセットの収集が困難であるため、重要なモデリング上の課題を提起する。 古典的機械学習(CML)モデルは、データが高次元かつ限られた量であるようなシナリオでしばしば苦労し、過度に適合し、予測精度が低下する。 この課題に対処するために、この半導体プロセスをモデル化するための量子機械学習(QML)の最初の応用を開発し、量子システムのキャパシティを活用して高次元空間における複雑な相関を効率的に捕捉し、小さなデータセットでうまく一般化する。 可変オートエンコーダを用いた159個の実験試料を用いて、静的な2レベルZZ特徴写像を持つ量子カーネルベースの回帰器(SQKR)を報告する。 SQKRは、すべての評価指標で6つの主要なCMLモデルより一貫して優れており、最低平均絶対誤差(MAE)、平均二乗誤差(MSE)、ルート平均二乗誤差(RMSE)を達成し、その堅牢性を確認する実験を繰り返した。 特に、SQKRは実験的な検証から得られたデータで0.314 Ohm-mmのMAEを達成し、限られたデータ可用性にもかかわらず半導体製造プロセスを効果的にモデル化できることを実証した。 これらの結果は、半導体産業において、小さなが高次元のデータセットを扱うQMLのユニークな能力を強調しており、半導体プロセスモデリングの古典的なアプローチの代替として有望である。

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