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深層学習による代理モデルを用いたプラズマ解析

― CAEシミュレーションと機械学習の融合 ―

新着情報

  • Particle-PLUS/DL のウェブサイトが開設されました!
  • アプリケーションのリリースは7月を予定しています。
  • 本ウェブサイトには開発中の事項も含まれています。
  • これらの内容は将来のリリースで変更される可能性があります。
  • (2021年7月1日)

Particle-PLUS ⁄ DL の概要

Particle-PLUS/DL はプラズマ解析のためのアプリケーションであり、 深層学習による代理モデルを用いてマグネトロンプラズマ、容量結合プラズマ(CCP)、誘導結合プラズマ(ICP) 等の様々なプラズマをシミュレートします。 高速なシミュレーションはパラメトリックスタディを可能にし、成膜プロセスやエッチングプロセスの最適化を支援します。

Particle PLUS ⁄ DL によるプラズマシミュレーションの手順

Particle PLUS/DL によるプラズマシミュレーションの手順

入力変数
装置の種類
マグネトロン
プラズマ
CCP ICP
装置サイズ (D) (D)
電極(直流) × ×
電極(高周波) × (D) ×
磁石 × ×
磁気コイル × ×
ガス圧力 (C) (C) (C)
混合ガス (C) (C) (C)

出力変数
装置の種類
マグネトロン
プラズマ
CCP ICP
電子密度
イオン流束
電子温度 (C) (C) (C)

  • (C) : 開発を検討中
  • (D) : 鋭意開発中

深層学習による代理モデルの開発手順

利用者が機械学習用のサンプルデータを用意する必要はありません。 なぜなら Particle-PLUS/DL には既に検証済みの代理モデルが組み込まれているからです。 それらのモデルは、CAEシミュレーションで得られた結果をニューラルネットワークの手法で学習して作成されています。

深層学習による代理モデルの開発手順

システム構成の最小要件

  • OS: Windows 10
  • RAM: 4 GB
  • ディスク容量: 2 GB
  • ディスプレイ解像度: 1152 x 864
  • API: .NET Framework 4.6 (これは Windows 10 にプレインストールされています)

更なるシミュレーション

学習範囲の理由から Particle-PLUS/DL では入力パラメータが制限されています。 より複雑なプラズマ系 (例えばマグネトロンとCCPの複合、マグネトロンとICPの複合、異なる周波数が重畳されたCCP、混合ガスプラズマ、等 のシミュレーションをもしご希望でしたら、次のシミュレータ製品もご検討ください。