【オンデマンド】原子レベルで解き明かす半導体プロセス

2026年2月16日に開催したウェビナー「原子レベルで解き明かす半導体プロセス～AIシミュレーションの最前線～」のアーカイブ配信です。

参加者の声

・半導体分野において、機械学習でできることの理解が深まった

・シミュレーション初心者でも活用事例がわかりやすく、業務に応用できそうと思えた

開催概要

　近年の材料開発では、要求特性の高度化に伴って開発の難易度が上がっているにも関わらず、より効率的な開発対応が要求されています。特に半導体分野においては、デバイスの微細化が原子層レベルに到達する中、薄膜形成やエッチングのような複雑な表面反応の制御が必要になります。しかし、従来の実験と評価の繰り返しによって、膨大なパラメータから最適解を見出すには、時間・コスト的に限界があります。

　このような課題に対し、Matlantisでは汎用機械学習ポテンシャル（PFP）を用いた原子レベルシミュレーションの活用による、研究開発の加速をご提案します。PFPの精度・高速性を活かし、半導体分野においてはALDプリカーサーの詳細な表面反応経路や、フッ化水素によるエッチング挙動などのシミュレーションに適用されております。シミュレーションから、なぜそうなるのか、材料・条件を変えたらどうなるのか等の知見が手に入るため、開発の次の一手を素早く立てることが可能になります。

　本セミナーでは、主に半導体分野に関するPFPの適用事例をご紹介し、まずは「シミュレーションで何が見えるようになるのか」を共有させていただきます。皆様の経験値にシミュレーションの視点をプラスして、理想の材料へ最短ルートでたどり着く一助になれば幸いです。

講演者

Matlantis株式会社

佐藤 真

2011年に立教大にて博士（理学）を取得後、立教大、名古屋大にて、博士研究員として物理有機化学および有機分子触媒の研究に従事。その間、立教大学、お茶の水女子大での非常勤講師を兼務。2018年に半導体材料関連企業、2023年にENEOS株式会社の中央技術研究所を経て、Matlantisに入社。現在は、有機化学反応が重要となる、高分子・半導体材料領域の計算業務に従事。

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