새로운 전력 소자 기술의 빠른 발전 속도 속에서 핵심 제조 모듈에 대한 안정적인 공정 조건을 정의하고 검증하는 것은 매우 중요합니다.하지만 시간이 많이 소요됩니다. 전통적인 실험적 학습 주기는 프로젝트 기간을 상당히 연장시킬 수 있습니다.
본 발표에서는 TCAD 시뮬레이션 데이터와 JMP의 최첨단 베이지안 최적화 플랫폼을 결합하여 차세대 전력 MOSFET의 최적 작동 지점을 효율적으로 찾아내는 혁신적인 접근 방식을 소개합니다.실리콘 기반 학습 주기의 필요성을 최소화합니다.
TCAD 시뮬레이션을 기반으로 구축된 가우시안 프로세스 모델과 JMP의 디자인 공간 프로파일러를 활용하여, 모든 주요 성능 매개변수에 대한 적합 영역을 식별하기 위해 요인 공간 전반에 걸쳐 반응 표면을 철저히 탐색했습니다. 이러한 데이터 기반 전략은 JMP의 커스텀 디자이너를 통해 첫 번째 물리적 실험을 설계하는 데 지침이 되어, 집중적이고 효율적인 실험 계획을 수립할 수 있도록 했습니다.
전기 테스트 데이터가 확보되는 대로 이를 통합하여 예측 모델을 개선하고 검증함으로써 정확도를 높이고 기술 플랫폼 개발에서 더 빠르고 스마트한 의사 결정을 가능하게 할 것입니다.
본 연구는 고급 시뮬레이션과 JMP의 유연한 분석 기능을 결합하여 반도체 제조 분야의 혁신을 가속화하고 개발 위험을 줄이는 데 있어 그 효과를 강조합니다.
