★新材料探索における計算負荷，実験との乖離，異常検知の速度向上，セキュリティ等の課題とは？
★物理学・化学・半導体工学とデータサイエンスの融合 ， 専門人材育成のためのポイントとは？

ＡＩ，ＭＩ，機械学習，データサイエンスなどを用いた

半導体・電気電子分野における

開発効率化，製造および品質向上への活用

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

電子デバイスは薄膜を積層して作られ部位が多いため，異なる材料間の界面が多く存在することから，はく離を防止するためには異種材料界面での密着強度が非常に重要となる。そこで，分子シミュレーションとAI・MI・機械学習を組み合わせることにより，電子デバイスにおける異種材料界面を効率的に高強度化する技術を，具体的な事例を紹介しながら解説します。

習得できる知識

・半導体製造プロセスの概要について
・機械学習を用いた有機半導体の開発と最近の動向について
・AI・MI・機械学習を組み合わせることにより，電子デバイスにおける異種材料界面を効率的に高強度化する技術
・～電気電子，半導体分野を含めた～ 製造業の安定的生産のためのAIによるメンテナンス・予知

担当講師

【第1部】駒形技術士事務所 所長 技術士(電気電部門)　駒形 信幸 氏
【第2部】大阪公立大学 大学院工学研究科 物質化学生命系専攻
応用化学分野 物性有機化学研究グループ 准教授 博士(工学)　松井 康哲 氏
【第3部】(株)日立製作所 研究開発グループ シニア所員 理学博士　岩崎 富生 氏
【第4部】(株)アドダイス 代表取締役CEO　伊東 大輔 氏

セミナープログラム（予定）

【１０：００～１２：００】
第１部 半導体製造プロセスの概要について

●講師 駒形技術士事務所 所長 技術士(電気電部門)　駒形 信幸 氏

１．今，なぜシリコンか？
1.1 シリコン半導体の特長
1.2 シリコン　vs．化合物半導体
1.3 各種半導体物性比較
1.4 シリコン資源

２．珪石から集積回路の出来るまで
2.1 珪石から金属シリコンの製造
2.2 金属シリコンから高純度多結晶シリコンの製造
2.3 単結晶作製
2.4 円筒研削とオリフラ，ノッチ加工
2.5 スライシング
2.6 ベベリングとラッピング，ポリッシング
2.7 エピタキシャル成長とSOI
2.8 前工程の流れ
2.9 後工程の流れ

３．前工程
3.1 フォトリソグラフィー工程
3.2 酸化・拡散工程
3.3 イオン注入工程
3.4 CVD工程
3.5 スパッタ工程
3.6 ドライエッチング工程
3.7 エピタキシャル成長
3.8 CMP工程
3.9 ウェハ検査工程

４．後工程
4.1 パッケージ
4.2 バックグラインド，ダイシング工程
4.3 ダイボンディング工程
4.4 ワイヤボンディング工程
4.5 モールド成型工程
4.6 外装メッキ工程
4.7 フレーム切断，足曲げ工程
4.8 マーキング工程
4.9 パッケージ電気検査工程

【質疑応答】

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【１３：００～１４：００】
第２部 機械学習を用いた有機半導体の開発と最近の動向について

●講師 大阪公立大学 大学院工学研究科 物質化学生命系専攻　 准教授 博士(工学)　松井 康哲 氏

１．機械学習を用いた機能性有機分子の開発の現状
1.1 有機EL材料
1.2 有機太陽電池
1.3 有機触媒反応

２．有機半導体開発の背景
2.1 有機半導体の歴史
2.2 有機半導体の例

３．機械学習を用いた有機半導体の開発
3.1 機械学習
3.2 合成
3.3 物性評価

４．まとめ

【質疑応答】

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【１４：１５～１５：４５】
第３部 AI・MI・機械学習を組み合わせることにより，電子デバイスにおける異種材料界面を効率的に高強度化する技術

●講師 (株)日立製作所 研究開発グループ シニア所員 理学博士　岩崎 富生 氏

１．技術潮流

２．マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の概要
2.1 MIによる最適設計とは
2.2 最適設計の流れ
2.3 適用事例の概要（配線基板樹脂との密着性に優れた配線用金属材料）
2.4 適用事例の概要（電子デバイス向け鉛フリーはんだの添加剤探索）

３．材料設計効率化の課題とアプローチ
3.1 パラメータサーベイにおける課題
3.2 課題へのアプローチと分子シミュレーション

４．AI・MI・機械学習による電子デバイス異種材料界面の設計事例
4.1 半導体向け樹脂との密着強度に優れた電極・配線用金属の設計
4.2 電子デバイス向け鉛フリーはんだの添加剤探索
4.3 配線基板向けバイオマス材料の界面密着強度を向上させる設計
4.4 電極・配線との界面接着強度が高いバイオマス由来材料の設計
4.5 薄膜配線のはく離やマイグレーション断線を防止する材料設計

５．まとめ
5.1 有効性の確認
5.2 今後の展望

【質疑応答】

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【１６：００～１７：００】
第４部 ～電気電子，半導体分野を含めた～ 製造業の安定的生産のためのAIによるメンテナンス・予知

●講師 (株)アドダイス 代表取締役CEO　伊東 大輔 氏

１．半導体工場の設備管理における課題とAIの必要性
1.1 半導体製造プロセスにおける設備停止の影響
1.2 現状の管理手法の限界と課題
1.3 AIを活用した予知保全の必要性 （従来手法との違いと優位性）
1.4 近年の半導体業界におけるAI活用トレンド （最新の動向・競争力強化の視点）

２．AIによる予兆保全の仕組みと成功事例
2.1 異常停止を事前に予測するAI技術
2.2 半導体業界での活用事例
2.3 予兆制御AIによる予知保全の効果

３．AIによる空間の最適化とエネルギー効果
3.1 施設における適切な温度管理の重要性
3.2 AIを活用した空調最適化の具体的な仕組み
3.3 予兆制御AIによる空間最適化の効果

４．AI導入までのステップと商談機会のご案内
4.1 AI導入の流れ
4.2 費用対効果を最大化するための導入プラン

５．今後のAIの展望について

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2025/4/24（木）10:00~17:00

開催場所

Zoomによるオンライン受講

受講料

1名につき66,000円(消費税込､資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき60,500円〕

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