科学智能(AI4S)全球发展观察与展望报告（286页）

随着集成电路技术的发展，行业龙头的先进制程进 入 3nm 以下的技术节点，这对芯片所涉及的工 艺、材料、器件结构都造成了巨大的挑战。 相比 于旧的制程，新节点器件具有完全不同的器件结构 和物理效应。传统的半导体工艺和器件仿真软件方 法面临着巨大的挑战，其主要困难来自于： 1. 当器件到达深纳米尺度甚至原子尺度时，量子效 应将起重要作用，而传统的模型无法精确、完整的 处理量子效应的内容。其中集成电路中各类短沟道 效应的出现即为最具代表性的表现。同时随着集成 电路特征尺寸的减小，因为传统半导体工艺和器件 仿真软件无法解决量子效应的问题，故单个器件的 漏电也变得难以调控。 2. 传统的半导体工艺和器件仿真软件设计方法和软 件基于大量的实验获得核心参数。然而当器件达到 纳米尺度后，借助实验去获得可靠、有效的数据变 得愈发困难，常常陷入时间长、成本高却产出少的 困境。 3. 对于新的半导体材料和器件，目前成熟的 TCAD 方法还没有积累足够的数据，以进行精确仿真。 由此，基于密度泛函理论（DFT）的 Atomistic  TCAD 逐渐成为产研各界的发力方向。 全球范围，EDA 龙头 Synopsys 收购 Quantumwise A/S 公司，通过结合 NEGF-DFT （非平衡格林函数-密度泛函）技术和传统 TCAD 基于的漂移扩散模型来实现技术的闭环；

另一龙头 Silvaco 与 NEMO5 合作推进 Atomistic TCAD。 NEMO5 聚焦在在原子和亚原子尺度，预测半导体 和金属纳米线中的电子结构、声子结构和量子输运 性质。国内企业鸿之微也开发了基于 NEGF-DFT 技 术的原子尺度 TCAD，可以用于不同材料类型、不 同器件结构的纳米器件的模拟。[1]  Atomistic TCAD 模拟半导体工艺过程的主要目标 之一是预测半导体材料中掺杂原子的分布，这将对 半导体器件的特性产生决定性影响。轻推弹性带 （NEB）[2,3]方法通过在已知的初始状态和最终状 态之间使用少量图像进行线性插值，据虚弹簧和实 势能面给出的力优化每幅图像中的原子坐标，可以 找到平衡位置之间的最小能量路径（MEP），因此 许多研究人员使用它来研究各种材料中杂质的扩散 机制。然而，由于 Atomistic TCAD 是基于第一性 原理进行计算，其昂贵的计算成本限制了其在更接 近真实环境的大规模原子系统中的应用。 同前文所述，AI4S 范式已在多个领域证明了其对 大规模体系高效高精度的建模能力。具体到半导体 领域，学界已有团队成功使用 AI4S 方法进行原子 尺度的高效建模，在 DFT 精度下对半导体掺杂等 问题进行有效研究。