机器学习在原子制造中的应用:现状、挑战与展望
摘要:随着半导体制造向原子尺度推进,纳米器件对材料种类和沉积精度的要求不断提升。原子层沉积与原子层刻蚀作为实现原子尺度精确控制的核心技术,正面临工艺参数高维度化和反应机制复杂化的挑战。传统的实验和模拟手段难以满足高通量筛选和高精度优化需求,而机器学习技术的迅速发展为解决这一问题提供了全新的范式。本文系统综述了机器学习方法在前驱体设计、反应路径预测、薄膜沉积参数优化及过程控制等方面的最新研究成果,阐述了机器学习与计算材料科学相结合在提高建模效率、提升预测精度和实现智能化工艺控制方面的显著优势。同时,分析了现阶段机器学习应用中面临的泛化性不足、数据稀疏、跨尺度融合难题等主要挑战,展望了未来融合物理信息、多尺度模型和语义数据平台等前沿技术的应用前景,以期实现原子制造领域从离线预测到在线智能控制的转型。
