Im Mittelpunkt steht die Prozessentwicklung und -optimierung der metallorganischen Gasphasenabscheidung (MOCVD) zur Herstellung von Schichten für Bauelemente, die hohe Spannungen und Stromstärken schalten können. Gleichzeitig wird ein ganzheitlicher digitaler Workflow aufgebaut: Von Maschinendaten über Prozessdaten einschließlich In-situ-Messungen, ex-situ-Charakterisierungsdaten bis hin zu Performance-Daten der Bauelemente werden sämtliche Informationen systematisch erfasst und verknüpft. Hierbei entsteht ein Digitaler Zwilling des Prozesses, der als virtuelle Repräsentation der realen Prozessbedingungen dient. Diese umfassende Datenbasis ermöglicht den gezielten Einsatz von Maschinellem Lernen mit dem Ziel, Entwicklungs- und Optimierungszyklen zu verkürzen.
Die Projektleitung für das etablierte System GaN auf Silizium liegt bei AIXTRON. Die RWTH Aachen sowie das Ferdinand-Braun-Institut gGmbH (FBH) übernehmen die Herstellung und Charakterisierung der Bauelemente. Geplant ist die Entwicklung quasi-vertikaler GaN-pn-Dioden mit einer Spannungsfestigkeit von bis zu 1.200 Volt sowie quasi-vertikaler GaN-Trench-MOSFETs. Das Max-Planck-Institut für Nachhaltige Materialien (SUSMAT), Düsseldorf, unterstützt die Digitalisierung durch atomistische Berechnungen zur Oberflächenstruktur. Deren Ergebnisse fließen gemeinsam mit experimentellen Daten in die Machine-Learning-Modelle ein.
Die Weiterentwicklung des Ga₂O₃-Prozesses ist am Leibniz-Institut für Kristallzüchtung (IKZ) angesiedelt. Auch hier übernimmt das FBH die Prozessierung und Charakterisierung vertikaler Bauelemente, hier quasi-vertikale Ga₂O₃-Schottky-Dioden und quasi-vertikale Ga₂O₃-FinFETs. Gemeinsam mit dem Lehrstuhl Theoretische Festkörperphysik der Humboldt-Universität zu Berlin entwickelt das IKZ dabei ebenso den digitalen Workflow und setzt Maschinelles Lernen gezielt zur Unterstützung der Prozessentwicklung ein. Auch in diesem Fall werden ergänzend atomistische Simulationen durchgeführt, um ein vertieftes Prozessverständnis zu erlangen und die datengetriebenen Modelle weiter zu verbessern.
Der entwickelte digitale Workflow wird möglichst allgemein angelegt, sodass er perspektivisch auch auf weitere Materialsysteme übertragen werden kann. Technisch wird der Workflow im Tool NOMAD Oasis abgebildet, das im Rahmen des FAIRmat-Projekts weiterentwickelt wird.
Das Gesamtprojekt wird aus dem Kohleausstiegsfonds des Landes Nordrhein-Westfalen mit einem Gesamtvolumen von rund 21,5 Millionen Euro gefördert. Davon entfallen 59 Prozent auf Fördermittel des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) und 41 Prozent auf Eigenmittel von AIXTRON. Das IKZ erhält eine Zuwendung von rund 1,3 Millionen Euro.
Kontakt
Leibniz-Institut für Kristallzüchtung (IKZ)
Dr. Wolfram Miller
Tel.: +49 (0) 30 / 246 499 522
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