先端技術トピックス

半導体製造工程における不良の原因調査としてウェハマップ（ウェハ上でどのチップが不良となったかを示すデータ）の分類がありますが、この分類の高精度化の検討を三重大学と行っています。その共同研究で検討した手法をAEC/APC Symposium Asia 2023で発表しました。

大規模言語モデル（LLM）と検索を様々な形で組み合わせたシステムの構築、ならびに開発と評価を簡単に行うことができるフレームワークを開発しました。

深層学習を用いた事前学習済みの言語AIを用いて、追加学習を一切行わずに文書検索を行う技術を開発しました。この技術は、深層学習ベースの文書検索器が苦手とする、質問中の固有表現を主要な手掛かりとする文書検索において、最先端の文書検索器に近い検索精度を達成することが分かりました。

大容量ストレージを活用した記憶検索型AIによる画像分類技術を開発しました。破滅的忘却を避けながら知識の拡張が可能となります。記憶型検索による分類では、分類に使用した参照画像を保持することによりAIの説明可能性の改善も可能となりました。

弊社はこれまでにニューラルネットワークの各層に数十～数千あるフィルタと呼ばれるブロックごとに、別々の重みビット数を割り当てる量子化アルゴリズムおよびその専用のハードウェア構成を開発してきました。これらの技術を活用することで、認識精度を維持したまま推論時間を短縮することが可能になります。

当社のフラッシュメモリ生産では、高い品質を維持するために、1日20億件以上のデータを製造装置や搬送システムからリアルタイムに収集しています。その膨大なデータを用いて、複雑な要因分析を素早く実現しています。

ディープラーニング用のAIプロセッサを開発し半導体回路の国際学会A-SSCC2018で発表しました。

半導体デバイスの製造工程では微細な異常を高精度に検出することが求められます。私たちは従来の画像処理技術だけではなく、機械学習を活用した新しい検査技術の開発に取り組んでいます。