NTT、AI成膜基盤で再利用可能なルール創出　世界初のβ-Ga₂O₃スパッタ

NTTの実証は、材料開発の既知のボトルネックに対処するものだ。温度やガス流量などのプロセス条件は膜質に複雑に影響するため、適切な設定を見つけるのは時間がかかる。従来のAIは探索を高速化したが、その理由を隠していた。ベイズ最適化と自動スパッタ、光学評価を組み合わせることで、NTTは人間の介入なしにループを閉じた。さらに、収集したデータをランダムフォレスト分析し、重要なパラメータとその相互作用を抽出した。

実験サイクルの約3倍の高速化と、スパッタ法による世界初の単結晶β-Ga₂O₃薄膜は、このパイプラインの具体的な成果だ。β-Ga₂O₃は次世代パワー半導体材料として位置づけられており、プロセス進歩は実用化を後押しする可能性がある。NTTはこれを、自律実験を科学的知識に変えるAI駆動ラボの基盤と位置づけている。

今後、この手法の価値は、抽出されたルールが別の装置や材料へ転用できるかどうかにかかっているだろう──それが目標として掲げられている。NTTは複数の評価指標による最適化と、材料・プロセス知識を組み込んだAIモデルの開発を進める方針だ。高性能パワー半導体の商業化が加速するかは今後の課題だが、その根底にある論理は、解釈可能なルールがブラックボックス最適化単独よりも開発を加速するというものだ。