2023年11月6日更新

開催の趣旨
今回のイブニングミーティングでは，エレクトロニクスにおける材料開発やデバイス・システム設計，信頼性解析など高速化・高度化・未踏領域開拓に今後必須とされるデータサイエンス（Material Informatics, Machine Learning, およびそれに基づく理論計算・予測手法や応用技術）に焦点を当て，さまざまな研究成果や技術動向を，新進気鋭の若手を含む4名の講演者に解説していただきます．内1名は海外研究者による英語の講演です．
（国）物質・材料研究機構におけるオンサイトとZoomオンラインのハイブリッド形式にて開催いたします．

（オーガナイザー：（国研）物質・材料研究機構　重藤 暁津）

Scope
This time we will focus on data science (material informatics, machine learning, novel theoretical computation/prediction methods and their applied technologies), which will be essential for accelerating the R&D on new materials, devices, system design and reliability prediction. Four distinguished lecturers will elaborate on their cutting-edge research results and technology trends.

（Organizer：Akitsu Shigetou, National Institute for Materials Science）

開会の挨拶：IEEE EPS Japan Chair 田久真也（リンテック）
Opening remarks by Mr. Shinya Takyu, Chair of IEEE EPS Japan Chapter (LINTEC Corporation)

次世代半導体デバイス開発の潮流と課題

Trends and Challenge in the Development of Next-Generation Semiconductor Devices

知京 豊裕 氏（NIMS）　

Dr. Toyohiro CHIKYO (NIMS)

概要

最先端ロジックデバイスは移動体通信機器，IoTデバイス，自動運転や人工知能など新しい産業創成の基盤となっている．微細化と高性能化が進む集積回路は現在，3 nmノード世代の生産が始まっているが，次世代の2 nmノード以降の世代では構造はこれまでのFinFET構造からGAA構造になり，製造プロセスは工程数が増え複雑化する．さらに多値論理のためにVthを制御する仕事関数制御メタルや新配線材料が導入されることになる．構造と材料が同時に変化する要請に対して，今後のトレンドも概観しつつ，求められる新材料開発をいかに加速していくかを紹介する．

Abstract

State-of-the-art logic devices are necessary for new industries such as mobile gears, IoT, automatic driving, and artificial intelligence. The modern integrated circuits have begun at the 3 nm node, but the 2 nm node and beyond device will shift from the conventional FinFET structure to the GAA structure. The manufacturing process becomes complex with more process steps. There, work function tuning metals will be introduced to control Vth for multi-level logic and new interconnection materials also required. In response to simultaneous changes in structure and materials, this presentation will outline future trends and introduce how to accelerate the new materials developments.

コンピュータシミュレーションによるナノスケール配線の信頼性予測とデータ科学の応用

Reliability Prediction of Nanoscale Interconnects by Numerical Simulation and Application of Data Science

石井 秋光 氏（NIMS）

Dr. Akimitsu ISHII (NIMS)

概要

微細化が進む集積回路の配線においては, エレクトロマイグレーションによる故障問題が顕在化している． したがって, 更なる高性能集積回路の実現のためには, 様々な材料や構造における信頼性評価を経て上記問題を克服する必要がある．我々の研究では，特にエレクトロマイグレーションよる配線内のボイドの移動・成長に焦点を当て, 多結晶配線中のボイド挙動を予測するための数値シミュレーションモデルを開発した．本講演では, 開発したシミュレーションモデルを用いて計算したいくつかの結果を紹介する．さらに, 数値シミュレーションとデータ科学技術を組み合わせることで開かれる可能性や今後の展望についても議論する．

Abstract

Electromigration that occurs in interconnects of integrated circuits induces the failure of the lines. To realize further high-performance integrated circuits, it is necessary to suppress failures caused by electromigration via the evaluation of the reliability of the interconnect lines in various materials and structures. Therefore, we have developed a numerical simulation model for predicting the electromigration-induced void migration and growth in polycrystalline interconnects. In this presentation, I will show some simulation results obtained using the developed model. In addition, the possibilities opened by combining numerical simulation with data science techniques will be discussed.

わずかな水を検知・計測するモイスチャーセンサの開発と応用

Development and Application of Moisture Sensor to Detect and Evaluate a Little Water

川喜多 仁 氏（NIMS）

Dr. Jin KAWAKITA (NIMS)

概要

絶縁基板上にマイクロ／ナノのギャップを設けて並べた異種の金属の細線同士を繋ぐように吸着水分子や水滴が接触した場合に発生するガルバニ電流を計測することで，微小・微量な水を検知・計測する技術（モイスチャーセンサ）を開発した．これまでに，絶縁基板や金属の表面で起こる現象の解明や，表面の改質による感度や精度の向上，微細加工や電子回路技術の利用によるデバイス化やセンサとしての高機能化・高性能化を進めてきた．並行して，建物・物流における結露の極早期検知，農業における環境水分の計測，人の体水分の推定といった用途開拓を進めている．

Abstract

A technology (Moisture Sensor) detecting and evaluating minute and trace amounts of water has been developed, which measures the galvanic current that generates when adsorbed water molecules or water droplets come into contact with adjacent thin wires composed of different metals arranged with micro/nano gaps on an insulating substrate. So far, phenomena that occur on the surfaces of insulating substrates and metals was clarified and sensitivity and accuracy through surface modification were improved, and devices are made through the use of microfabrication and electronic circuit technology and functionality and performance as sensor have been enhanced. Concurrently, applications are developed such as extremely early detection of dew condensation in buildings and logistics, measurement of environmental moisture in agriculture, and estimation of water content in human body.

Electronic Material Properties Exploration Using Machine Learning

劉 禹辰 氏　Dr. Yu-Chen LIU (NCKU)

Abstract

Machine learning (ML) methods have been aggressively pursued as a powerful tool to decipher and predict the complex physical properties of materials. In this talk, we will show how we employed the ML method to develop models for exploring properties of electronic materials. These properties included the effective charge in electromigration effect, the hardness of Sn-based solders, and dissipation factor of the low-temperature cofired ceramics. We used these models to design potential candidates for real applications. For instance, we designed solders with hardness as high as 40.7 and as low as 5.5 Hv and characterized their properties. The microstructure was complicated, but our ML model was able to capture the hardness of given alloys after only being informed by the composition. In general, ML is potentially a powerful tool for exploring material properties in complex systems by using solely the composition and the process information.

※本講演は事前録画された動画で行われ，質疑（英語）は講演者がオンライン登壇する予定です．
※This is a pre-recorded presentation. Dr. LIU will appear for Q&A exclusively in English.

閉会の挨拶： IEEE EPS Japan Vice Chair 石榑 崇明（慶應義塾大学）
Closing remarks by Prof. Takaaki Ishigure, Vice Chair of IEEE EPS Japan Chapter (Keio University)

IEEE EPS会員		無料
IEEE会員		1,000円
JIEP会員		3,000円
一般		4,000円

    なおお支払い方法は銀行振込のみになります。
    振込先はお申し込みをされた際にお送りする請求書に記載しています。金額はいずれも不課税です。

参加希望の方は、2023年11月30日（木）までに下記申し込みフォームから、またはメールでお申し込みください。ZoomのURLはイブニングミーティングの前日ないし前々日にお知らせします。

申込先
  産業技術総合研究所　高橋健司
   kenji.takahashi@aist.go.jp

-----申し込み必要情報-----

• メールタイトル：[申し込み] 第59回EPSイブニングミーティング参加
• 氏名：
• 所属：
• メールアドレス：
• 参加方法：オンサイト or Web
• 会員資格：IEEE EPS / IEEE / JIEP / 一般
• 会員番号（会員の場合のみ）：
• 請求書・領収書の宛名：
＊宛名の指定がない場合、所属名で発行させて頂きます。

• 録画・録音・撮影の禁止：当イブニングミーティングでは録画・録音・撮影を禁止しています。
  私は録画・録音・撮影の禁止に同意します。
• キャンセルポリシー：当イブニングミーティングはオンライン開催の性質上、ミーティング当日の参加・不参加確認が取りにくいため、一度登録されますと原則としてキャンセルはお受けできません。
  私はキャンセルポリシーに同意します。

----------ここまで------------

Evening Meetingの内容についての問い合わせ先
　Secretary, IEEE EPS Japan Chapter
　重藤暁津 (Akitsu Shigetou)
　物質・材料研究機構
　Email: shigetou.akitsu@nims.go.jp

ウェブサイトや申し込み方法についての問い合わせ先
　Web Master, IEEE EPS Japan Chapter
　高橋健司 (Kenji Takahashi)
　産業技術総合研究所
　Email: kenji.takahashi@aist.go.jp