【プロセスインフォマティクス導入事例】GaNの結晶加工最適化アイクリスタル

後工程を省略できるほどの加工精度と、目標以上！AIと人間の協働の価値を表している事例！

パワー半導体GaNでは、ナノメートル（1mmの100万分の1）単位のごく微小な粗さも
性能を左右するため、従来では円柱を作った後の結晶加工は必須でした。

適切な実験条件を見つけるためには、まずは傾向を見るだけでも、1因子ごとに
最低でも2通りの条件で実験をする必要があるため、5因子の場合だと、最低でも
32回の実験が必要です。

その傾向をもとに何十通りもの実験条件を試して、適切な結果を導き出す因子の
組み合わせを探します。そのため、従来の実験を中心とした最適化手法だと、
かなりの実験回数が必要でした。

それに対して、アイクリスタル社の、結果から学習・探索し、条件を提示する
アプローチでは、実験回数を19回に抑えることができました。

しかもそれは後工程を省略できるほどの加工精度と、目標以上。追加の設備投資が
不要になったことのメリットの大きさは言うまでもありません。

ここでも適切とされた条件は、技術者が試したことのなかった組み合わせであり、
AIと人間の協働の価値を表している事例と言えます。

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

関連リンク - https://www.aixtal.com/

基本情報【プロセスインフォマティクス導入事例】GaNの結晶加工最適化

【事例概要】
■実験回数を19回に抑えることができた
■後工程を省略できるほどの加工精度と、目標以上
■追加の設備投資が不要になった
■技術者が試したことのなかった組み合わせ

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取扱企業【プロセスインフォマティクス導入事例】GaNの結晶加工最適化

アイクリスタル株式会社

■プロセスインフォマティクス事業・装置設計や製造条件の最適化を即座に実践するための　最適化ソリューションを提供 ■AI教育事業・ものづくりにかかわるの技術者がAI技術を理解して活用することを目標にしています。　AI基礎講座と実践的な演習から構成されており、メンタリングコースでは、OJT講座も提供しています。