關鍵材料研發的新典範

我剛入半導體業界時，施敏教授的教科書《VLSI Technology》自然是必讀的。元件物理我還學的來，但是對於半導體製程總是抱著那麼一丁點的不以為然。譬如說製程溫度為什麼是375°C而不是350°C、製程時間為什麼是35分鐘而不是40分鐘？這全叫「recipe」，精確的工程流程卻叫食譜哪！對我而言，recipe就是鹽少許、蔥一把的約略概念，全憑經驗，數據就是從穿插在量產批次中的工程批(engineering lots)中分批再分批、多次、多樣所採得的經驗值，但是無由預測，也很難理解。

4、5年前我幫博士班畢業生寫介紹信到晶圓廠任職，晶圓廠的人半信半疑：學數值計算的人管用嗎？畢竟沒在凝態物理實驗室動手做過。但是時代改變了！

2019 IEDM第一原理計算(fist principles calculation)現在也獨立自成議程了！議程叫Modeling and Simulation-Ab initio Simulation of materials, devices, and interconnects。這是產業界對於材料研發的典範移轉，而且不限於半導體的材料與元件的開發應用，其他產業亦如此。譬如面板產業OLED的髙分子發光材料、製藥等的研發，也都是依靠類似的方法開展。

這新物質研究體制最底層的基礎就是第一原理計算(first principles calculation，或稱ab initio calculation)，將物質的原分子、晶格結構等數據鍵入程式，利用最基礎的量子力學薛汀格方程式以及密度函數理論(DFT；Density Function Theory)來計算材料的能帶，舉凡材料的電、磁、光、熱、聲、壓等性質都可以預測。因為是從最基礎的薛汀格方程式開展，所以叫第一原理。獲得這些基礎的物質靜態性質後，進一步利用非平衡格林函數(NEGF；Non-Equilibrium Green’s Function)，物質的動態性質如電子、自旋的傳導性質等也可以計算、預測。由於現在的計算能力十分充沛，材料的研究有時候第一原理計算的結果往往先行於實驗，而且省下了過去以工程批來獲取材料、元件、製程參數的開發成本和時間，在工廠中也減少了惱人的工程批攪亂量產秩序問題。

此次IEDM獨立議程中的邀請演講即是以第一原理計算方法解釋在鐵電記憶體中，二氧化鉿(HfO2)如何由髙能量晶相退火(anneal)到具有鐵電性質的正交晶相，以及在ReRAM中二氧化鉿周遭環境如何影響它所形成導線的導電性，這自然是製程參數和元件設計的重要知識了。只是現在不來自於工程實驗的盲目試誤，而是可以事先以電腦計算、預測、理解的。

再上一層的雄心壯志是類似建立週期表的工作，只是目標不只是區區百來個元素，而是所有的化合物！這類的工作現在叫材料基因圖譜計劃(MGI；Materials Genome Initiative)，這名字是仿效2000年左右生命科學家為人類兩萬個左右基因完整定序的努力，要找出所有化學物質的各種性質。這類計劃美國先啟動，中國大陸也隨後加入競逐，目的在提供他們產業界所需要的各種材料資訊，大幅縮短基礎研究到產業應用的時間落差。實際上它已開始發生作用，現在半導體所試用的二維材料在4、5年前都還是科學期刊的熱門題目。但是經由系統化地毯搜尋的威力，基礎科學的研發已經可以迅速轉變成工程技術。

其他國家雖然沒有類似美、中的龐大人力、研究資源，但也都集中力量於一特定區域，譬如歐盟有計劃的研究三元化合物(ternary compound)，就是三種化學元素所組成的化合物，目的之一是尋找可以替代稀土族元素，以避免稀土材料供應受箝制；而新加坡原來的石墨烯研究所現在正名為二維材料研究所，目的就是藉其超級電腦的計算能力和其材料實驗室，窮盡研究一千多種二維材料的性質。台灣的人力和資源沒有能力獨立完成類似MGI的計劃，但是可以和其他國家合作分工，建立共享資料庫，以免在以材料研發日益重要的產業處於落後地位。公司和小經濟體要有自己的存活認知，借助分工合作以擴大規模經濟是常用的辦法。

再上一層的的是利用AI來尋找合適的材料和組成。工程往往有許多的特性參數窗口，這些參數之間往往需要取捨以滿足元件最後特性，或者以工程的手段譬如摻雜、界面處理、異質結構等方法來優化材料。以AI的方法在MGI資料庫中尋找適合的材料組合以及方法以開發元件關鍵物質是目前最前瞻的開發方式。那麼，台灣的廠商AI了沒有？