NTT、AI駆動型ラボでβ-Ga₂O₃半導体薄膜を探索

NTTは8月25日、AI、ロボット、自動計測を組み合わせた「解釈可能な自律成膜」技術を実証したと発表した。次世代パワー半導体材料の候補であるβ-Ga₂O₃を探索するものだ。

AI駆動型ラボはどう動くのか

システムは薄膜の成膜、基板搬送、光学測定、データ分析を自動で行い、結果から次の実験条件を決める。NTTによれば、研究者が主導する従来の流れと比べ、成膜・評価サイクルを約3倍に高速化できる。

研究者は同じ手作業を繰り返すよりも、問いの設定、結果の解釈、工程の転用に時間を使えるようになる。

従来の機械学習最適化は有効なパラメータを見つけても、なぜ有効なのかを説明しにくい。材料、装置、環境が変われば、元の最適解をそのまま使えるとも限らない。

NTTは温度、スパッタ電力、アルゴン流量、酸素流量などを分析し、パラメータの影響と相互作用を整理して、人が理解できる成膜ルールへ変換する。

NTTによれば、システムはスパッタ法で高品質なβ-Ga₂O₃単結晶薄膜を作製した。同社はこの方法では世界初としている。AI Watchは、56回の成膜実験で高品質条件に到達したと報じた。

研究成果は8月13日にNature Communicationsに掲載された。現時点では研究成果であり、材料が商用量産に入ったことを意味しない。

この成果は、科学研究におけるAIの役割が、研究者の代わりにパラメータを探す段階から、転用できる知識を整理する段階へ進んでいることを示す。材料、化学、半導体では、一度の最高スコアより、説明できて再利用できる結果の方が価値を持つことが多い。