Digitaler Workflow für die Prozesskette für Halbleiter-Epitaxie-Schichten mit großem Bandabstand für die Leistungselektronik.

Die Abscheidung funktionaler Schichten auf Wafern ist ein zentraler Schritt bei der Herstellung von Halbleiter-Bauelementen. Die Prozessierung der Bauelemente und die Extraktion der Kenndaten stellen den weiteren wesentlichen Schritt in der Prozesskette dar. In diesem Projekt soll für den Bereich vom Wafer bis zum Bauelement eine Ontologie erstellt werden, die die Prozesskette in diesem Bereich abbildet, mit einem Schwerpunkt auf Epitaxie und nachfolgender Prozesstechnologie. Da die Entwicklung für ein industrielles Umfeld gedacht ist, soll zudem „Privacy Preserving ML“ getestet werden. Die Algorithmen werden am System GaN/Si entwickelt, da hier eine große Zahl an Daten vorliegt und viele physikalische Grundlagen besser bekannt sind. Hier wird die Digitalisierung zur weiteren (automatischen) Optimierung der Produktionsabläufe bei der Epitaxie genutzt werden, u.a. mit Hilfe der Berücksichtigung der Daten aus der Bauelemente-Herstellung („Digital Feedback Loop“). Neben den vertikalen Transistoren als Zielbauelemente werden Hochspannungsdiodenstrukturen als hochempfindliche Messstruktur genutzt. Somit kann der Fortschritt im Halbleiterwachstum mittels des digitalen Zwillings erforscht und anwendungsnah belegt und rückgekoppelt werden. Die entwickelten Modelle werden genutzt, um das innovativere und weniger weit entwickelte Materialsystem Ga2O3 zu testen. Eine generische Weiterentwicklung dieser neuen Methode für die Anwendung bei anderen, bereits in der Industrie etablierten Materialsystemen (GaAs, InP, SiC) mit sehr viel höherem Entwicklungsstand wird angestrebt. Die Übertragung auf neue N-Verbindungshalbleiter, wie ScN, MnN, YAlN oder ScAlN, ist ebenfalls möglich und industriell relevant.