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J-GLOBAL ID：202002230649897678   整理番号：20A0749937

ニューラルネットワークを用いたAIによる知能研磨システムの提案

Proposal of Intelligent Polishing System by Artificial Intelligence Using Neural Networks

著者 (5件)： 吉崎大地 (金沢工業大学大学院) ,  畝田道雄 (金沢工業大学) ,  澁谷和孝 (不二越機械工業株式会社) ,  宮下忠一 (不二越機械工業株式会社) ,  石川憲一 (金沢工業大学)
資料名： 精密工学会誌(Web)  (Journal of the Japan Society for Precision Engineering (Web))
巻： 86  号： 1  ページ： 80-86(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0462A  ISSN： 1882-675X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 小型・高性能のモバイルコンピュータの普及や電気自動車の開発を背景に,様々な高性能機器の確立が求められている。化学機械研磨(CMP)プロセスがこれらの開発に重要な役割を果たしているが,CMPメカニズムにはいくつかの不明な点がある。例えば,研磨パッドと基板の間に多くの実際の接触点を有する研磨パッドを用いた場合,CMPの除去率が増加する。一方,過剰な数の接触点は除去率に悪影響を及ぼすが,このメカニズムは解明されていない。現在,人工知能(AI)技術の開発が著しく進歩し,CMP装置へのAIの導入方法が期待されている。本論文では,ニューラルネットワークによる研磨システムを提案するとともに,望ましい除去率,パッドの表面凹凸,および調整パラメータの間の予測および操作を試みた。その結果,CMP装置に対する提案システムの例を示せた。提案したシステムを用いることにより,除去率と研磨パッドの表面凹凸の間の関係を正確に予測できた。さらに,提案したシステムは,調整パラメータを制御することにより,数パーセントの誤差内で望ましい除去率を達成することができた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  システム ,  *化学機械研磨 ,  研磨機 ,  切削工具 ,  点 ,  比率 ,  表面粗さ ,  パラメータ
準シソーラス用語： AI【人工知能】 ,  CMP【化学研磨】 ,  研磨パッド ,  除去率 ,  接触点 ,  *知能機械システム ,  表面凹凸

著者キーワード (10件)： 化学機械研磨(CMP) ,  除去速度 ,  パッド表面粗さ ,  人工知能(AI) ,  ニューラルネットワーク ,  化学機械研磨(CMP) ,  除去速度 ,  パッド表面粗さ ,  人工知能(AI) ,  ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 研削  (QC03000R)

引用文献 (23件)：

• 1) International Energy Agency (IEA): World Energy Outlook 2018, https://www.bp.com/content/dam/bp/businesssites/en/global/corporate/pdfs/energy-economics/energy-outlook/bp-energyoutlook-2018.pdf, (2019/2/4).
• 2) 山崎雅也: パワー半導体業界-電動化により成長加速-, 野村證券財界観測, (2018).
• 3) 菅井和己: 最先端Si半導体デバイスにおけるCMPプロセス, 精密工学会誌, 78, 11 (2012) 928.
• 4) 玉井一誠, 森永 均: Si, サファイア, SiC, GaNの研磨とそのメカニズム, 日本学術振興会「結晶加工と評価技術」第145委員会第127回研究会, (2011) 8.
• 5) A.T.Budnikou, E.A.Vovk, S.I.Krivonogou, A.Ya.Danko, O.A.Lukiyenko: Anisotropy of sapphire properties associated with chemical - mechanical polishing with silica, Functional Materials, 17, 4 (2010) 488.

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  AI ,  知能 ,  研磨 ,  提案