Изследователи от Shanghai AI Lab, в партньорство с Xiamen University и Suzhou Laboratory, разработиха KrF фоторезист смола с висока чистота и висока консистенция, използвайки платформа за научни открития, управлявана от AI – пробив, който може да намали зависимостта на Китай от шепа чуждестранни доставчици за критичен материал за производство на чипове.
Фоторезистната смола е основният основен материал, който определя цялостната производителност на фоторезиста, светлочувствително съединение, което е от съществено значение в полупроводниковата литография. В продължение на години усъвършенстваното разработване на смоли се основава на итеративни експерименти с проба и грешка, като изследователите тестват хиляди мономерни комбинации, полимеризационни системи и реакционни условия – процес, измерван в месеци на итерация и уязвим на човешка грешка.
Екипът изгради допълнена с AI платформа за синтез, задвижвана от модела на научната основа Intern-S1 и алгоритмите за оптимизация, образувайки система за вземане на решения, която генерира експериментални протоколи, оптимизира параметрите и прогнозира резултатите. Системата идентифицира региони на синтез с висок потенциал, които човешките изследователи може да са пренебрегнали, намалявайки значително неефективните експериментални цикли.
От физическа страна, платформата управлява силно модулна паралелна архитектура с множество реактори и работни станции, постигайки напълно автоматизирано изпълнение в затворен цикъл от прецизен трансфер на течности и защита на инертна атмосфера до многоетапна последваща обработка. Съдържанието на метални примеси в получената смола е последователно контролирано под 10ppb (части на милиард), докато индексът на полидисперсност (PDI) — мярка за консистенция на разпределението на молекулното тегло — се поддържа под 1,3, отговаряйки на строгите изисквания за консистенция от партида към партида на зрелите производствени процеси на полупроводници.
Hengkun New Materials, индустриалният партньор в сътрудничеството, завърши адаптирането на формулата на смола съгласно протокола, проектиран от AI, с ключови показатели за ефективност, отговарящи на очакванията. Продуктът вече навлиза в етапи на валидиране от клиента.
Работата показва как “AI за наука” методологиите могат да компресират циклите на научноизследователска и развойна дейност на чипове от месеци до седмици, предлагайки нова парадигма за самодостатъчност на китайската верига за доставки на полупроводници.
Source link
Like this:
Like Loading…
Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта