AI制御アルゴリズムの開発で製造プロセスの自動化を実現。日本の製造業のDX化に貢献する

少ないデータから
信頼性の高いモデリングを実現

　開発されたアルゴリズムは、ネッキングを含む単結晶育成の操業軌道が類似していることや、限られた操業データから溶融帯の変化を推定する必要があることなど、製造プロセスのデータの特徴や制約を加味して設計されている。ちなみにFZ法による結晶成長のシミュレーターを用いた実験では、手動で制御するよりも理想形状に近づくことが実証されている。

　原田准教授はこう補足する。「難しかったのは、少ないデータから信頼性の高いモデリングを実現することです。例えば山に登るとき、全ての登山ルートを知る必要はなく、自分が登っていく道の周りがどうなっているかを把握できればいい。FZ法のプロセスもそれと同じことがいえます。今回は操業データが限定される制約がある中で、溶融帯の変化のモデリングができたことは大きな成果でした」

　同研究チームは現在、アルゴリズムを実際の製造現場に適用するため、装置のプロトタイプ開発に取り組んでいる。三幸の奥野社長は、今回のプロジェクトの展望を次のように語る。

棒状の原料（シリコン）の一部を高周波や集光加熱によって溶融すると、液体状の溶融帯（写真中央の光っている部分）ができる（写真右）。溶融帯は表面張力によって保持され、ネッキングを行うことで降下して、写真のような単結晶インゴットが形成される（写真左）

「これまで熟練者の経験や感覚に依存していたFZ法の結晶成長プロセスを自動化することで、シリコンウエハーをはじめとする結晶材料の製造の安定化や、歩留まり（完成品や良品の割合）の改善、工場の省人化に寄与できると考えています。また今回開発したアルゴリズムは、人が介在するさまざまな製造プロセスに応用することが可能であり、技術の適用範囲を拡大すれば、製造業のスマート化にも貢献できます。熟練者の技術を超えるAI制御モデルの構築は、日本の製造業のDX化に大きなインパクトを与えられると自負しています」

AI制御アルゴリズムを装置に実装する実証実験が行われているFZ法装置