分子動力学計算によるSiCデバイス欠陥メカニズムの解明
FY2021-Q3に初出。5回の記載のうち4回が「前進」で、最初の「前進」はFY2021。直近の記載はFY2024。
このテーマで動きを比べられる他社は、まだありません。
- FY2024前進有価証券報告書
「SiCデバイスの性能を向上させるため、計算科学を用いて、デバイス特性の変動要因となる結晶欠陥の発生や抑制メカニズムの解明に取り組んでいます。今回、機械学習を活用した大規模な分子動力学計算（２千～１万原子規模）の技術を確立し、製造条件の違いによる結晶欠陥の発生メカニズムを明らかにしました。」
機械学習を活用した2千～1万原子規模の分子動力学計算技術を確立し、製造条件と結晶欠陥の発生メカニズムを明らかにした。 - FY2023前進有価証券報告書
「SiCデバイスの性能を向上させるため、デバイス特性を劣化させる欠陥の発生や抑制メカニズム解明に取り組んでいます。文部科学省の「スーパーコンピュータ「富岳」成果創出プログラム」に参画し、これまで困難だった窒化ガスプロセスで発生する結晶界面の欠陥の解析を、原子数が従来比30倍規模の第一原理計算により実現し、プロセスの改善提案が可能となりました。」
SiC欠陥メカニズム研究で、富岳を用いた従来比30倍規模の第一原理計算を実現し、製造プロセスの改善提案が可能となった。 - FY2023-Q2前進有価証券報告書
「SiCデバイスの性能を向上させるため、デバイス特性を劣化させる欠陥の発生や抑制メカニズム解明に取り組んでいます。窒化ガスプロセスの大規模な分子動力学計算（２千～１万原子）を実現し、現在、その成果を半導体製造プロセスで使うガス熱処理の現象解明に適用しています。今後、スーパーコンピュータ「富岳」を活用して10万～100万原子の大規模プロセス計算を予定しています。」
SiC欠陥研究で2千～1万原子の分子動力学計算を実現し、ガス熱処理の現象解明へ適用した。さらに富岳を用いた10万～100万原子規模の計算を予定している。 - FY2021前進有価証券報告書
「ＳｉＣデバイスの特性を劣化させる欠陥がデバイスの製造工程でどのように発生するかを解析するために、酸化工程を模擬した大規模な分子動力学計算や富岳を用いた大規模な第一原理計算に取組んでいます。」
SiC欠陥メカニズム研究を、製造工程の酸化工程シミュレーションと富岳による大規模第一原理計算へ具体化した。 - FY2021-Q3初出有価証券報告書
「ＳｉＣデバイスの性能を向上させるため、大規模な分子動力学計算を用いてデバイス特性を劣化させる欠陥の発生メカニズム解明に取り組んでいます。今後、半導体製造プロセス中の反応工程にも計算科学を適用していく予定です。」
SiCデバイスの性能向上に向け、大規模な分子動力学計算で欠陥発生メカニズムを解明し、将来は半導体製造プロセスの反応工程にも計算科学を適用する研究を初めて記載した。