Quantentechnologie revolutioniert die Halbleiterherstellung

SYDNEY / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Nutzung von Quantentechnologie zur Optimierung der Halbleiterherstellung könnte die Art und Weise, wie Mikrochips produziert werden, grundlegend verändern.

Die Herstellung von Mikrochips, die in nahezu jedem modernen Gerät eingesetzt werden, ist ein hochkomplexer Prozess. Forscher in Australien haben nun eine Methode entwickelt, die die Prinzipien der Quantencomputing mit maschinellem Lernen kombiniert, um diesen Prozess zu vereinfachen. Diese Entwicklung könnte die Effizienz und Geschwindigkeit der Chipproduktion erheblich steigern.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie in der Fachzeitschrift Advanced Science demonstrierten die Wissenschaftler erstmals, wie Quanten-Maschinenlernalgorithmen die Modellierung des elektrischen Widerstands in einem Chip verbessern können. Dieser Widerstand ist ein entscheidender Faktor für die Leistungsfähigkeit eines Chips. Die Forscher nutzten eine hybride Methode, die klassische Daten mit Quantencomputing-Methoden kombiniert, um komplexe mathematische Beziehungen schneller zu verarbeiten als herkömmliche Systeme.

Die Herstellung von Halbleitern ist ein präziser, mehrstufiger Prozess, der höchste Genauigkeit erfordert. Schon kleinste Abweichungen können dazu führen, dass ein Chip nicht funktioniert. Der Prozess umfasst das Stapeln und Formen von Hunderten mikroskopisch dünner Schichten auf einem Siliziumwafer. Hierbei kommen verschiedene Techniken wie Lithografie und Ionenimplantation zum Einsatz, um die elektrischen Eigenschaften der Schichten anzupassen.

Besonders herausfordernd ist die Modellierung des Ohmschen Kontaktwiderstands, der den Stromfluss zwischen Metall- und Halbleiterschichten eines Chips beschreibt. Ein niedriger Widerstand führt zu einer schnelleren und energieeffizienteren Leistung. Bisherige Methoden zur Modellierung dieses Widerstands stießen aufgrund kleiner, verrauschter Datensätze an ihre Grenzen. Hier setzt das Quanten-Maschinenlernen an, das komplexe Muster in den Daten erkennen kann, die für klassische Systeme schwer zu erfassen sind.

Das Forscherteam arbeitete mit Daten von 159 experimentellen Proben von Galliumnitrid-Hochfrequenztransistoren, die für ihre Geschwindigkeit und Effizienz bekannt sind. Sie entwickelten eine neue Architektur namens Quantum Kernel-Aligned Regressor (QKAR), die klassische Daten in Quantenzustände umwandelt. Diese Methode ermöglichte es, komplexe Beziehungen in den Daten zu identifizieren und ein Vorhersagemodell zu erstellen, das die Chipproduktion leiten kann.

Der Erfolg des Modells wurde an fünf neuen Proben getestet und übertraf dabei sieben führende klassische Modelle. Wichtig ist, dass QKAR so konzipiert wurde, dass es mit realer Hardware kompatibel ist und auf Quantenmaschinen eingesetzt werden kann, sobald diese zuverlässiger werden. Diese Fortschritte zeigen das Potenzial des Quanten-Maschinenlernens bei der Bewältigung hochdimensionaler, kleiner Regressionen in der Halbleiterindustrie.

Die Forscher sind optimistisch, dass diese Methode bald in der realen Chipproduktion angewendet werden kann, insbesondere da sich die Quantenhardware weiterentwickelt. Dies könnte nicht nur die Effizienz der Chipproduktion steigern, sondern auch neue Möglichkeiten für die Entwicklung von Hochleistungselektronik eröffnen.

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