ИИ для снижения влияния полупроводников на климат

Изменение климата ведет к повышению средней глобальной температуры. Для оценки вклада различных газов в этот процесс был разработан показатель Global Warming Potential (GWP), сравнивающий их воздействие с углекислым газом.

В полупроводниковой промышленности широко используется трифторид азота (NF3) для травления и очистки, несмотря на его чрезвычайно высокий GWP – примерно в 17 000 раз выше, чем у CO2. Объемы применения NF3 за последние 30 лет выросли более чем в 20 раз.

Хотя NF3 считается незаменимым, поиск альтернативных материалов для производства полупроводников, не оказывающих такого разрушительного воздействия на окружающую среду, становится приоритетом. Однако точное измерение GWP является сложной задачей.

Исследователи из SK Specialty (Южная Корея) разработали методику на основе машинного обучения для прогнозирования GWP потенциальных заменителей NF3. Их работа, опубликованная в Journal of Vacuum Science & Technology B, позволяет оценивать экологические риски новых материалов.

«В идеальном процессе производства полупроводников NF3 должен полностью разлагаться», — отмечает автор исследования Сун-Ву Парк. «Но даже если небольшая его часть не разлагается и попадает в атмосферу, это может иметь существенные экологические последствия».

GWP зависит от двух ключевых параметров: радиационной эффективности (способности газа удерживать тепло) и времени его существования в атмосфере. Используя машинное обучение, ученые смогли выявить закономерности в свойствах молекул, влияющие на эти показатели, анализируя около 200 молекул из базы данных IPCC.

«Глубокое обучение выходит за рамки простого прогнозирования экологических показателей. Оно позволяет учитывать множество факторов одновременно. В идеале, необходимо оценивать экологические аспекты и безопасность наряду с эффективностью травления, чтобы найти оптимальный баланс», — поясняет Парк. «Ведь даже самый экологичный материал не будет принят производителями полупроводников, если он не обеспечивает должного качества».

SK Specialty, ведущий мировой производитель NF3, надеется, что разработанная методика прогнозирования GWP позволит внедрить новые, более безопасные для климата материалы в производственные процессы и снизить использование трифторида азота.

«Ключевой вопрос, на который мы пытаемся ответить в этой работе: «Как можно наиболее точно предсказать GWP при ограниченном объеме данных?» — говорит Парк. «Это исследование — лишь первый шаг на пути к ответу на этот вопрос».