近日，由国家半导体照明工程研发及产业联盟（CSA）与第三代半导体产业技术创新战略联盟（CASA）主办，南方科技大学微电子学院与北京麦肯桥新材料生产力促进中心有限公司共同承办的第十七届中国国际半导体照明论坛（SSLCHINA 2020）暨2020国际第三代半导体论坛（IFWS 2020）在深圳会展中心召开。
期间，由江苏南大光电材料股份有限公司、中微半导体设备（上海）股份有限公司、广州南砂晶圆半导体技术有限公司协办的“衬底、外延及生长装备”分会上，日本名古屋大学教授宇治原徹带来关于CFD模拟预测系统在SiC生长中应用的精彩报告。报告显示成功地在网络空间建立了晶体生长模型，利用预测模型对网络空间的生长条件进行了优化，在网络空间优化的条件下，可以在物理空间中生长大直径晶体。
研究发展了顶溶液法生长超高质量SiC晶体的技术。不幸的是，晶体尺寸仍然很小。为了将尺寸扩大到2英寸、3英寸及以上，需要通过优化多种生长参数来控制温度、浓度、流体速度的空间分布，以获得超高质量的SiC（减少位错），这是一项艰巨的任务。计算流体力学（CFD）技术是揭示温度、浓度和流体速度分布的有力工具。然而，由于CFD模拟时间较长，难以对多种生长参数进行全面、自动的优化。
利用机器学习技术建立了CFD结果的预测模型：（1）准备了300个CFD模拟结果作为机器学习的训练数据；（2）建立了基于神经网络的预测模型。图1显示了过饱和度分布和流体速度分布的模拟结果以及基于预测模型的预测结果。令人惊讶的是，两个结果都非常相似。此外，模拟和预测模型的平均计算时间分别为3000s和0.003s。利用该预测模型，还可以确定一个满足目标的优化条件。利用该系统，可以快速确定最佳的生长参数，并实际生长了2英寸和3英寸的优质碳化硅晶体。
宇治原徹教授1993年本科毕业于京都大学的工学院，并于2000年取得京都大学工程学博士学位。1999年至2004年，他在日本东北大学材料研究中心任职助理教授。2004年他加入名古屋大学，在研究生工程院任副教授。目前他是名古屋大学未来电气可持续材料及系统研究所教授。
宇治原徹教授现在的专业领域包括晶体生长、溶液生长、汽相生长、碳化硅、功率器件、太阳能电池、半导体光电、旋转观察、生物设备、半导体质膜混合器件和脂质二重层。研究领域包括应用材料科学、晶体工程、电子材料、电气材料和金属的物理性质。
（内容根据现场资料整理，如有出入敬请谅解）
