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從「自動化」進化成「智動化」——智慧製造是半導體產業的未來趨勢

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/08/15 ・3611字 ・閱讀時間約 7 分鐘

  • 文/曾繁安

台灣擁有傲視全球、成熟完整的半導體產業聚落,在世界科技領域中扮演舉足輕重的角色。這個國家的經濟命脈,經過全自動化的時代後,即將迎來另一次生產技術的大變革——智慧製造。

當訂單越來越多,人力卻不夠,半導體業者該怎麽辦?

半導體產業包含了矽晶圓[註]、相關化學品與氣體及導線架等封裝材料,其中又以晶圓厰為大宗,例如台積電便是全球規模最大的晶圓代工厰。素有「現代科技應用的大腦與心臟」之稱的半導體,是現代多數電子產品的核心單元,因為各項產品正是利用半導體電導率變化的特性來處理資訊。然而,目前半導體製造業卻面臨人力資源跟不上產量需求提高的挑戰。

晶圓是積體電路製程中的載體基片。圖/wikimedia

一般半導體廠場域面積大,人力短缺使企業面臨管理人手吃緊,再加上人員進出無塵室的過程繁瑣耗時,也是另一大負擔。與此同時,在廠內儀器參數比對和規劃生產計劃上,傳統人力也可能有出現誤差的風險。疫情時代也促成在宅經濟和 5G 應用的高速發展,各領域對晶片的需求大增,造成半導體產業出現產量需求高,但人力短缺的現象。

因此對不少業者而言,可有效緩解人力不足、大幅提升作業效率的數位轉型(Digital Transformation),可謂勢在必行。

從「自動化」升級到「智動化」的智慧製造

那半導體產業的數位轉型,該怎麽做?所謂數位轉型,不僅僅只是將資料或作業數位化,還包括導入人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)與數位科技,來改變企業的整個營運生產模式。AI 指的是電腦程式可模擬人類思維過程的能力,而在 AI 概念下的機器學習(Machine Learning,簡稱 ML),即為機器可以根據已收集的大量數據,經由建立模型對新數據進行推測,學習找出最佳解、改善效能

結合 ML 的製造執行系統,需搭配裝置在工廠各處的多個傳感器(Sensor),來收集與回傳各樣的生產數據。它們與工廠設備的相互連接,即是運用了物聯網(Internet of Things)的技術。有賴於 5G 科技的發展,數據可以達成高速率傳輸與低延遲,使得機器與機器之間可以達成溝通,在整合分析各方數據資訊後,有效率地完成各種指令操作,可以比自動化製造系統,更進一步為人類代勞工廠運作的大小事務。

舉例來説,當工廠的生產過程出現問題,自動化系統只會跳出異常通知,還是需要仰賴人員來進行手動排除;但換作應用 ML 系統的話,便可透過自我學習,來自動調整製作流程以解除異常狀況,無需人力介入便可自主解決,提升良率,達成「智動化」智慧製造(Smart Manufacturing)的最終目的。

機器可以根據已收集的大量數據,經由建立模型對新數據進行推測,學習找出最佳解、改善效能。 圖/elements

懂得精益求精、提高品質產量的智慧工廠

一座運用智慧製造的半導體工厰,不但能自主克服製程中的疑難雜症,更能幫助提高晶圓的產量品質。在研發方面,AI 可以協助理解高複雜、高維度的製程開發挑戰,也可與 ML 軟體分析感測資料和檢測影響,進行品質管理與缺陷檢查。

此外,數據治理和數位分身,也是智慧製造的關鍵策略。對企業整體的數據進行管理和控制以提高數據的價值將因為數據產生的成本風險降到最低,是數據治理(Data Governance)的核心精神。

在兼顧資訊安全下,數據治理的體系能使跨部門間的數據共享更為方便暢通。輔以 AI 及 ML 的運算,便可以使業務部門的客戶需求、供應鏈管理等資料,與工廠生產部門的設備控制與品管等流程,有更迅速緊密的配合,規劃好合適的未來生產計劃,指導人員進行相關作業。

如同我們可以在電玩游戲或社交媒體上,按照自己的個人形象,來打造自己的虛擬化身,工厰也能藉助現今的科技,來為產品的物理實體,在資訊化平臺或系統的虛擬空間中,打造一個類比實物數位分身(Digital Twin)

數位分身模型之概念圖。圖/wikimedia

數位分身也是物聯網的應用之一,半導體廠中,由傳感器所收集到的晶圓製造數據,在 AI、ML 和軟體分析的協助下被整合,對映成數位空間中「雙胞胎」的存在。這位孿生兄弟不僅能夠隨物理實體的變化而即時做出相應變化,還可以提供無法在實體產品上測試計算的數據。

理想情況下,數位分身可以經由機器學習,分析過去的歷史資料或多重來源的數據,來推估實體的未來情境。因此在危機或異常事件發生前,業者便可預先進行預測性的設備維護與產品的良率分析,比起傳統人力的判斷更加精確,降低技術風險,大大提高生產效率。

工業 4.0 浪潮來襲,智慧製造是產業未來趨勢

運用通訊科技、資料庫和電腦系統達成全自動化生產,已不是新鮮事,如今人類社會正迎來第四次工業革命的新一波浪潮。主打網絡與機械相互連接的核心精神,導入人工智慧、機器學習、物聯網感測與大數據分析等人機協作的智慧製造,是因應多變市場需求的時下趨勢。

在半導體領域中,企業龍頭台積電可説是數位轉型的成功案例,從二十年前的全自動化製造系統,如今致力於打造組織內部友善 AI 的工作環境,努力向智慧製造全面轉型。數位轉型的技術支援不能沒有半導體產業製造的晶片,而如今數位轉型也有望帶領半導體產業突破產能吃緊、人才短缺的困境,走向智慧製造的新紀元。

以台灣在地企業的智慧製造覆蓋率而言,就已在短短 6 年內成長 50%。舉全台最大的國際半導體展 SEMICON Taiwan 為例,智慧製造相關的展商在近六年內的成長幅度也同樣攀升了 50%。

今年高科技智慧製造特展將以歷年最大規模之姿登場,與全台最大半導體盛宴 SEMICON Taiwan 2022 國際半導體展同期同地舉辦,匯集橫跨高科技製造業智慧製造解決方案業者、系統整合、軟硬體商及智慧製造需求端業者,如盟立自動化、倍福自動化、家登精密、攝揚企業、日商 JEL 等不容錯過。

今年高科技智慧製造特展將以歷年最大規模之姿登場,與全台最大半導體盛宴 SEMICON Taiwan 2022 國際半導體展同期同地舉辦。圖/SEMI

因應疫情下數位轉型成為全球企業的重要任務,今屆展覽中的「高科技智慧製造論壇」將由美光科技、 Lam Research、 Rockwell Automation、Siemens 等知名企業專家以人工智慧工廠為主軸,探討 GEC 技術藍圖,內容包含五個部分包含數據管理、智能分析、數位分身預測等重點實務經驗分享,從晶圓厰到設備製造商和解決方案提供者的角度,讓參與者得以探究 AI 智能工廠的前景和挑戰,跟上數位轉型的步伐。

除了智慧製造議題,展覽期間共有超過 20 場重磅級的國際趨勢論壇,豐富主題涵蓋先進製程、異質整合、化合物半導體、車用晶片、永續製造、半導體資安及人才。論壇將在今年 9 月 13 日率先開幕,展覽則於 9 月 14 日至 16 日於臺北南港展覽館一館盛大開場,規模創歷年新高,届時將有 700 間國內外指標性大廠共襄盛舉,現場將有 2,450 個攤位展出,完整串聯全球半導體供應鏈,目前展會參觀與論壇皆已開放報名,參與席次有限,有興趣者趕快手刀至官網報名起來!

註:晶圓(Wafer)是半導體晶體圓形的簡稱,是從半導體材料如最常見的矽,經過拉製、提煉等一系列處理過程,製成的圓柱狀半導體晶體經過切片、抛光而來。這些圓形薄切片被用於積體電路製程中的載體基片,也可用來製作太陽能電池。

參考資料

  1. 半導體是什麼?晶片產業一次看懂
  2. About SEMI Smart Manufacturing initiative
  3. 【獨家披露】台積電數位轉型的下一步,靠AI推動全面轉型(上
  4. 【獨家披露】台積電數位轉型的下一步,靠AI推動全面轉型(下)
  5. 泛科學:每分鐘 15 次的駭客攻擊,5G 世代的臺灣資安挑戰——資安所王仁甫策略總監專訪
  6. Data Governance – 臺灣人工智慧行動網
  7. 「數據治理」:人工智慧企業的基本功
  8. 科技大觀園:從全自動化製造邁向智慧製造
  9. 聯剛科技股份有限公司
  10. 【新興領域:9月焦點8】數位分身(Digital Twin)技術發展趨勢與不同層次應用模式
  11. 半導體資安的新挑戰!後疫情時代,如何全面打造半導體供應鏈數位韌性
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跨物種溝通即將成真!若有動物的「翻譯蒟蒻」你想擁有嗎?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/11/13 ・4484字 ・閱讀時間約 9 分鐘

人與動物之間的溝通一直是科學界和哲學界十分引人關注的一個議題。傳統觀點認為,人類和其他動物之間的溝通受到生物學和語言能力的限制,因此很難實現真正的互相理解。然而,近年來,科學家們對這個問題的看法已經開始轉變,並且有一些跡象表明跨物種溝通有望成為現實。

為什麼科學家認為跨物種溝通即將成真?從海豚到水豚、從蜘蛛到山豬,人工智慧能成為所有生物的萬能「翻譯蒟蒻」嗎?當人類真的破解了另一物種的溝通方式,未來會發生什麼事呢?

跨物種溝通即將成真?圖/giphy

為什麼動物溝通,備「獸」關注?

從古代神話、經典傳說,到熱門動漫影視,都有不少能說人話、化為人形的動物,像是美猴王孫悟空、馴鹿喬巴、還有火箭浣熊,這些擬人化的角色雖然外表參雜獸的特質,卻往往更有人性,故事也著重呈現人與獸人如何從誤解到包容,讓我們為之動容。

在當代台灣的漫畫作品中,許多優秀的新一代漫畫家探討了擬人化動物和人類之間的隔閡、衝突以及理解,呈現了多元化的故事情節。其中,有一些引人入勝的作品,例如《瀕臨絕種團》,故事描述了被路殺後轉生成人類的石虎、黑熊和水獺,當上 YouTuber 還成為高中女生的故事。這個作品提供了獨特的視角,探討了不同物種之間的互動和冒險。

另一部作品是《海巫事務所》,它將魔法元素融入生物學,講述了一個迷茫的廢業青年與擬人化海洋動物相遇並相互療癒的故事。還有一個短篇漫畫《IVE》,通過科幻的方式,描述了某種深海雌鮟鱇的繁殖和誘導機制,卻將目標對象設定為人類男性的謎般生物,及她和科學家之間的異色關係。

短篇漫畫《IVE》描述了有著雌鮟鱇的繁殖和誘導機制,卻將目標對象設定為人類男性的謎般生物,及她和科學家之間的異色關係。圖/CCC 追漫台

這些作品在畫風和故事情節方面都各有特色,無論你是一位一般漫畫愛好者還是偏愛條漫,你都可以在 CCC 追漫台找到它們,享受不同的視覺和情感體驗。

而這幾部作品的共通核心問題就是:如果動物能用人類的語言跟我們溝通,會怎樣?即使牠們能跟我們說話了,我們就能理解彼此嗎?要取得那唯一的真相,除了請出《不可知論偵探》海麟子(也是 CCC 追漫台 上的熱門作品),科學家還有一個辦法:就讓動物自己說話吧!今年 7 月 Science 期刊上發表了一篇觀點文章,標題為《用機器學習解碼動物溝通》表示新方法有望帶來全新的洞見,也有助於保育。不過在打電話給露洽露洽之前,我們得先了解什麼是動物溝通?

什麼是動物溝通?

首先要有一個清楚的認知,那就是人類跟所有其他的動物,都各自受限於自己的感官,活在不同的「環境界」(Umwelt),這個德文的意思是說每一種生物都活在獨有的感官泡泡裡,所見、所聞、所聽、所嚐、所觸都跟其他生物截然不同。你想想,連人與人之間都會因為家庭背景、生活環境、媒體教育而對同一件事物有天差地遠的詮釋了,對跨物種來說,不同的感官體驗讓彼此如同身處完全不同的世界。

例如,海龜和許多鳥類能感知地球的磁場,藉此進行長距離遷徙;而響尾蛇具有紅外線感覺器官,能夠在黑暗中感知幾公尺外的獵物體溫。蝙蝠則使用回音定位來捕捉飛蛾等獵物,每秒發射兩百次超音波脈衝,並根據百萬分之一秒的時間差距來精準定位目標。斑海豹則依賴其特殊的鬍鬚來察覺魚游過的流體動力,猶如水中留下的軌跡。角蟬使用震動通信,能夠透過植物表面傳遞信息給其他角蟬,即使對人類來說是聽不見的。至於我們的忠實夥伴狗,它們的世界主要由氣味構成,能夠分辨地下埋藏的松露、潛藏的地雷、古蹟、毒品甚至主人身體內的腫瘤等各種氣味。

狗狗的世界主要由氣味構成。圖/giphy

那麼,海龜要如何跟我們這些沒有磁場感應的人類解釋牠們的感覺呢?蜂鳥又要怎樣才能描述它看到的一億種顏色呢?這真的是雞同鴨講,甚至比牛頭更不對馬嘴!

但有越來越多科學家認為,隨著人工智慧(AI)的快速進步,破譯動物的溝通方式不再是不可能的事情。AI 能幫上什麼忙呢?首先,機器不具備人類的偏見,因此能幫助研究者更理解動物溝通系統的結構和功能,同時辨識我們和動物之間的差異。

其次,機器學習技術能夠辨識那些對於人類難以想像或無法感知的動物感官訊號,這些包括聲音、振動、光線、化學物質等。機器可以幫助分析這些訊號,並幫助我們理解動物想要傳遞的訊息。

最後,AI 還可以基於動物訊號,開發出預測動物行為的模型。例如預測動物的交配行為或遷徙模式,或何時可能需要尋找庇護避免捕食者。

此刻的我們對於深度學習能完美辨識圖像語音,以及 GPT-4 或 PaLM 2 等大型語言模型能生成語言,甚至跟我們交談,完全不覺得奇怪,但可能僅僅 10 年前,這都還像是天方夜譚。那麼將這份能力運用在動物身上,也將變得理所當然……嗎?

現在科學家已經做到什麼程度?破解了哪些動物語言呢?

科學家正在使用人工智慧來解讀各種物種的動物溝通方式。

例如烏鴉:英國聖安德魯斯大學的科學家 Christian Rutz 長期研究南太平洋的新喀里多尼亞烏鴉( New Caledonian Crow ),牠們是少數能夠製造工具的鳥類,會把樹枝的葉子拔掉,做成鉤子來釣蟲,不同群體的作法也有差異。他發現島上不同烏鴉群體有不同的叫聲,可能是文化得以傳播的關鍵。身為烏鴉專家的他加入了 ESP 地球物種計畫,研究二十年前已經野外滅絕,現在只剩圈養個體的夏威夷烏鴉,他們用機器學習來比較圈養跟野生烏鴉的錄音,了解圈養是否改變了烏鴉的詞彙,例如注意威脅、求偶等重要的叫聲,是否已經在圈養環境中失去了,如果我們破譯這些叫聲,可能可以幫助這些烏鴉重新野化。

或許我們可以預測鯨魚會說什麼,反過來和牠們對話?圖/giphy

哺乳類的另一個成員鯨魚更是重點研究對象,2020年成立的 CETI,由 40 多名科學家、跨15 個機構組成,是最受關注的鯨語破譯團隊。他們除了駕船出海用水下麥克風偷聽鯨魚對話,也使用無人機從上方監看,更計畫在加勒比海海底安裝三個監聽站,從遠處捕捉離海岸 12 英里處抹香鯨聊天的喀噠咔嗒聲。以前啊,抹香鯨的聲音被比擬為單純的二進位代碼,但其實更為複雜,而機器學習可以重新辨識這些聲音。圖靈獎得主,加州大學柏克萊分校西蒙斯計算理論研究所所長莎菲·戈德瓦塞爾( Shafi Goldwasser )受訪時就說, CETI 的目標就是要像 ChatGPT 一樣,能預測鯨魚會說什麼,甚至反過來和鯨魚對話。

這些只是 AI 解讀的眾多物種中的一部分,其他還有不少鳥類、靈長類、海豚、蜘蛛、螞蟻、蜂類,或與人親近的貓、狗、豬等,也都是目前被科學家認為有機會破譯其「語言」的生物。

如果我們成功解讀出了動物的語言,我們又該從什麼角度與動物溝通?我們所「理解的語言」真的一樣嗎?

就算解讀動物溝通,能避免擬人化的陷阱嗎?

儘管機器學習在許多情況下表現出令人印象深刻的準確性,但動物的聲音、姿態和其他訊號往往具有多義性,也就是同一個訊號可能有多個意思,很難正確解釋它們的含義。此外,機器學習再強,目前也存在限制,特別是我們尚未完全理解的感知機制,如電感、磁感和費洛蒙等。

在漫畫《瀕臨絕種團》跟《海巫事務所》中,動物跟人類除了偶爾吵架之外,基本上相處得極為融洽,這也是我們人類想像中希望的情境,就是能與動物友善地、無惡意地溝通。而在《 IVE 》這部異色科幻作品中,則提出更現實的問題。汪幼海博士認為 IVE 為了與人接觸,如鮟鱇魚一般的餌球竟然為了吸引人類而變成人形,甚至可以與人溝通。雖然令人驚喜,但這也意味 IVE 的目的就是要讓人類成為其血肉的一份子,獲取其基因,因此也使用類似費洛蒙的物質吸引人類男性。對鮟鱇魚或 IVE 來說,這是很自然、毫無惡意的,但對人類來說,就是一種恐懼的殺戮。大自然中本來就有許多「愛」是以殺為結局,包括蜘蛛、螳螂等。人類又要如何在對事物理解前提完全不同的情況下,與動物更深度溝通呢?

圖/pexels

在科學研究上,我們情不自禁地把動物擬人化更是個麻煩且不容易解決的問題,要是過於擬人化地認為動物跟人類共享一樣的情感,可能導致研究者在實驗設計和解釋結果時受到情感干擾,使研究不客觀。此外,擬人化也會使研究者更容易面臨到底是該保護動物權益,還是進行實驗研究之間的衝突,陷入倫理的困境。

但若反過來,要是有科學家認為動物跟人類完全不同,因此缺乏同情心,不尊重動物權益,倫理問題只會更嚴重。現在大家對動物福祉很關注,尤其是在涉及動物實驗和野生動物保護的時候,研究人員對動物無感情的態度反而可能導致研究受到質疑。更重要的是,這會讓科學家缺乏共鳴和洞察力,忘記我們也是動物。因此啊,如何拿捏分寸,在過分擬人跟缺乏同情的兩端之間找到適當的位置,也是動物溝通研究者的重要問題。

人類會將破譯動物溝通的能力拿來善用嗎?怎樣算是善用呢?

在石虎、黑熊跟水獺轉生變高中女生、IVE 開始對人類有興趣之前,機器學習的確可幫助我們監控和保護瀕臨絕種的野生物種,透過解讀其溝通方式,更了解牠們的需求和行為,制定更有效的保育策略。也能夠幫助我們理解圈養動物的情感和需求,從而改進在人類照顧下的生活品質。

然而,當播放動物聲音以吸引它們或干擾它們時,會不會對它們的行為產生不可預測的影響?甚至不可逆地改變群體的文化,從而威脅它們的生存和生態系統的平衡?假訊息在人類世界已經夠麻煩的了,想像一下,若連動物世界也都被假訊息入侵時,會發生什麼事呢?

CCC 追漫台是一個臺灣原創漫畫平台

致力於推廣臺灣漫畫,並將臺灣漫畫融入日常生活。這個平台由本土新銳圖文創作者們打造,並結合國家典藏資料素材,以探索臺灣的豐富歷史、民俗、社會和生態等多元議題。

CCC 追漫台的使命是透過原創漫畫作品,傳達臺灣在地精神,讓讀者深入了解這個多元文化的島嶼。通過精心創作的漫畫,平台不僅提供了具娛樂性的閱讀體驗,還擴展了讀者對臺灣文化和歷史的認識。

文章中提及之漫畫皆可在追漫台上閱讀唷。

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第三類寬能隙半導體到底在紅什麼?
宜特科技_96
・2023/10/30 ・4510字 ・閱讀時間約 9 分鐘

寬能隙半導體晶片
圖/宜特科技

半導體產業崛起,我們常聽到「能隙」這個名詞,到底能隙是什麼?能隙越寬的材料又代表什麼意義呢?
近幾年 5G、電動車、AI 蓬勃發展,新聞常說要靠第三類的「寬能隙半導體」發展,到底寬能隙半導體在紅什麼?我們一起來了解吧!

本文轉載自宜特小學堂〈第三類寬能隙半導體到底在紅什麼?〉,如果您對半導體產業新知有興趣,歡迎按下右邊的追蹤,就不會錯過宜特科技的最新文章!

宜特科技 第三類寬能隙半導體到底在閎什麼 影片連結
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什麼是能隙(Band Gap)?寬能隙又是「寬」在哪裡?

身為理組學生或是工程師,甚至是關心科技產業的一般人,對於「能隙」兩字一定不陌生,但你了解什麼是能隙嗎?

半導體能帶與能隙示意圖
半導體能帶與能隙示意圖。圖/宜特科技

能隙基本上要用量子物理的理論來跟大家說明,「能帶(Band)」的劃分主要為低能帶區的「價電能帶」(Valence Band,簡稱 VB),與高能帶區「導電能帶」(Conduction Band,簡稱 CB)的兩種,在 VB 與 CB 之間即是一個所謂的能帶間隙(Band Gap,簡稱 BG),簡稱「能隙」

能帶因電子流動產生導電特性
能帶因電子流動產生導電特性。圖/宜特科技

金屬材料能夠導電,主要是因為電子都位於高能的(CB)區域內,電子可自由流動;而半導體材料在常溫下,主要電子是位於低能的(VB)區域內而無法流動,當受熱或是獲得足夠大於能隙(BG)的能量時,價電能帶內電子就可克服此能障躍遷至導電能帶,就形成了導電特性。

我們都知道功率等於電流與電壓加乘的正比關係,在高功率元件(Power device)的使用上如果半導體材料的能隙越寬,元件能承受的電壓、電流和溫度都會大幅提升。大眾所熟知的第一類半導體材料——矽(Si)能隙為 1.12 eV,具有成熟的技術與低成本優勢,廣泛應用於消費性電子產品;第二類半導體材料——砷化鎵(GaAs) 能隙為 1.43eV,相比第一類擁有高頻、抗輻射的特性,因此被廣泛應於在通訊領域。

為什麼需要用到第三類寬能隙半導體(Wide Band Gap,WBG)?

由於近年地球暖化與碳排放衍生的環保問題日益嚴重,世界各國都以節能減碳、綠色經濟為共同的首要發展方向,石化能源必須逐步減少並快速導入綠能節電的應用,因此不論是日常用品、交通運輸或軍事太空都逐步以高能效、低能耗為目標。

歐洲議會在 2023 年通過新法提高減碳目標,為 2030 年減碳 55% 的目標鋪路。國際能源署(IEA)也強建議各國企業在 2050 年前達到「淨零排放」,甚至有傳聞歐盟將通過燃油車禁售令,不論是考量環保或經濟,全球企業的綠色轉型勢在必行。因此在科技發展日新月異的同時,要兼顧大幅提升與改善現有的能源,已是大勢所趨。

目前半導體原料最大宗,是以第一類的矽(Si)晶圓的生產製造為主,但是以低能隙的半導體材料為基礎的產品,物理特性已到達極限,在溫度、頻率、功率皆無法突破,所以具備耐高溫高壓、高能效、低能耗的第三類寬能隙半導體(Wide Band Gap,WBG)就在此背景之下因應而生。

現在有哪些的寬能隙(WBG)材料?

那麼有哪些更佳的寬能隙材料呢?目前市場所談的第三類半導體是指碳化矽(SiC)和氮化鎵(GaN),第三類寬能隙半導體可以提升更高的操作電壓,產生更大的功率並降低能損,相較矽元件的體積也能大幅縮小。
Si 與 C 的化合物碳化矽(SiC)材料能隙可大於 3.0eV;Ga 與 N 或 O 的化合物氮化鎵(GaN)或氧化鎵(Ga2O3)能隙也分別高達 3.4eV 與 4.9eV,大家可能沒想到的是鑽石的能隙更高達 5.4eV。

特性Si 矽SiC(4H)
碳化矽
GaN
氮化鎵
Ga2O3(β)
氧化鎵
Diamond
鑽石
能隙(eV)1.13.33.44.95.4
遷移率
(cm2/Vs)
1400100012003002000
擊穿電場強度
(MV/cm)
0.32.53.3810
導熱率
(W/cmK)
1.54.91.30.1420
半導體材料的物性比較。圖/宜特科技

氮化鎵(GaN)或氧化鎵(Ga2O3),雖然分別在 LED 照明或是紫外光的濾光光源,已經應用一段時間,但受限於這類半導體材料的特性,其實生產過程充滿了挑戰。例如:要製作 SiC 的單晶晶棒,相較 Si 晶棒的生產困難且時間緩慢很多,以及 GaN 與 Si 晶圓的晶格不匹配時,容易生成差排缺陷(Dislocation Defect)等問題必須克服,導致長久以來相關的製程開發困難及花費高昂,但第三類半導體市場潛力無窮,對於各國大廠來說仍是兵家必爭之地。

寬能隙半導體運用在那些產品上?

現在知名大廠如意法半導體、英飛凌、羅姆等,對寬能隙材料的實際運用均有相當大的突破,如氮化鎵(GaN)在以 Si 或 SiC 為基板的產品已陸續發表,而我們最常接觸到的產品,就是市售的快速充電器,採用的就是 GaN on Si 材料製作的高功率產品。

除了功率提升,因為溫度與熱效應可大幅降低,元件就可以大幅縮小,充電器體積也更加玲瓏小巧,除了已商品化的快充電源領域,第三類半導體在 AI、高效能運算、電動車等等領域的應用也是未來可期。

(延伸閱讀:泛科學—快充怎麼做到又小又快? 半導體材料氮化鎵,突破工作頻率極限)

現行以矽基材料為主的高功率產品,多以絕緣閘雙極電晶體(IGBT)或金氧半場效電晶體(MOSFET)為主,下圖可以看到各種功率元件、模組與相關材料應用的範圍,傳統 IGBT 高功率模組大約能應用至一百千瓦(100Kw)以上,但速度卻無法提升至一百萬赫茲(1MHz)。而 GaN 材料雖然速度跟得上,但功率卻無法達到更高的一千瓦(1kW)以上,必須改用 SiC 的材料。

功率元件與相關材料的應用範圍
功率元件與相關材料的應用範圍。圖/英飛凌

SiC 具有比 Si 更好的三倍導熱率,使得元件體積又可以更小,這些特性使它更適合應用在電動車領域。特斯拉的 model3 也從原先的 IGBT ,改成使用意法半導體生產的 SiC 功率元件,應用在其牽引逆變器(Traction inverter)、直流電交互轉換器與充電器(DC-to-DC converter & on-board charger),能夠提高電能使用效率與降低能損。

特斯拉充電樁
多家車廠加入特斯拉充電網路。圖/特斯拉

在未來更高的電力能源需求下,車載裝置除了基本要具備高功率,還需要極高速的充電能力來因應電力補充,車用充電樁、5G 通訊基地台、交通運輸工具、甚至衛星太空站等更大的電力能源需求,相關的電流傳輸轉換,電傳速度的要求以及降低能損,就必須邁向更有效率的寬能隙材料著重進行開發,超高功率的 SiC 元件模組需求亦會水漲船高。

寬能隙半導體在開發生產階段,需進行那些驗證分析?

根據宜特的觀察,晶圓代工廠與功率 IDM 廠商正持續努力研究與開發。不過,新半導體材料在開發初期,會有許多需要進行研發驗證的狀況,近年我們已協助多家寬能隙半導體(WBG)產業的開發與生產驗證。

比如磊晶製程相關的結構或缺陷分析,就可以藉由雙束聚焦離子束(Dual beam FIB)製備剖面樣品並進行尺寸量測或成分分析(EDS),亦可搭配穿透式電子顯微鏡(TEM)進行奈米級的缺陷觀察;擴散區域的分析可經由樣品研磨製備剖面後,進行掃描式電子顯微鏡(SEM)觀察以及掛載在原子力顯微鏡 (AFM) 上的偵測模組-掃描式電容顯微鏡(SCM)判別摻雜區域的型態與尺寸量測。

下圖為 SiC 的元件分析擴散區摻雜的型態,我們可以先用 SEM 觀察井區(Well)的分布位置,再經由 SCM 判斷上層分別有 N 與 P 型 Well 以及磊晶層(EPI) 為 N 型。

SEM及SCM分析的量測圖
使用 SEM 剖面觀察 SiC 元件的結構,搭配 SCM 分析 N/P 型與擴散區的量測。圖/宜特科技

另外在摻雜元素及濃度的分析,則可透過二次離子質譜分析儀(SIMS)的技術,下圖 GaN on Si 的元件,先用雙束聚焦離子束(Dual beam FIB)進行剖面成份分析(EDS)判斷磊晶區域的主要成份之後,提供 SIMS 參考再進行摻雜元素 Mg 定量分析濃度的結果,作為電性調整的依據。

使用 DB-FIB 觀察 GaN 元件的剖面結構與 EDS 成份分析,搭配 SIMS 分析摻雜濃度
使用 DB-FIB 觀察 GaN 元件的剖面結構與 EDS 成份分析,搭配 SIMS 分析摻雜濃度。圖/宜特科技

除了上述介紹 WBG 元件結構的解析之外,其它產品也都可以透過宜特實驗室專業材料分析及電性、物性故障分析來尋求解答,包括因應安全要求更高的產品可靠度測試與評估,藉由宜特可以提供更完整與全方位的驗證服務。

希望透過本文介紹,讓大家對第三類半導體有更進一步的了解,近期被稱為第四類半導體的氧化鎵(Ga2O3)也逐漸躍上檯面,它相較於第三類半導體碳化矽(SiC)與氮化鎵(GaN),基板製作更加容易,材料也能承受更高電壓的崩潰電壓與臨界電場,半導體材料的發展絕對是日新月異,也代表未來會有更多令人期待的新發現。

本文出自 www.istgroup.com。

宜特科技_96
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我們了解你想要的不只是服務,而是一個更好的自己:) iST宜特自1994年起,以專業獨家技術,為電子產業的上中下游客戶, 提供故障分析、可靠度實驗、材料分析和訊號測試之第三方公正實驗室

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Google 簡報愛用者注意!懶人必備外掛幫你快速製造精美簡報!
泛科學院_96
・2023/10/15 ・784字 ・閱讀時間約 1 分鐘

各位泛科學院的好朋友,我們頻道之前分享了 Gamma 這個簡報製作服務,感謝各位的踴躍分享與收看。但,如果你跟我一樣是熱愛 Google 簡報,沒有 Google 簡報就吃不下飯睡不著覺,甚至會活不下去的簡報痴簡報狂,在用了 Gamma 之後,總覺得 Google 簡報應該要有類似的 AI 生成功能⋯⋯

這不就來了嗎?經過一番研究,我終於找到了,今天要來與你分享 SlideAI 這套基於 Google 簡報的外掛套件。

它主要支援兩種 AI 生成模式:主題提示或長文摘要,而且連簡報配圖也會自動選擇。

就讓我們來簡單測試一下到底好不好用吧!

今天跟各位分享了 Google 簡報的 SlidesAI 外掛套件,你覺得跟 Gamma 比起來哪一個好用呢?

  1. 身為 Gamma 鐵粉,推坑朋友賺的 AI 點數用不完當然選 Gamma
  2. 一個月生成三份簡報實在不夠用,但又不想花錢,還是用 Magic Write 修改內容好了
  3. 我第一眼看到 SlideAI 就陷入熱戀,已經手刀加入月租會員
  4. 這哪裡好用,我手上私藏的簡報工具才是大殺器

欸!如果你選 D ,還不趕快留言分享一下哪些好用工具讓大家羨慕羨慕!

還有更多的想法與問題,歡迎加入科學 AI 的 Discord 論壇

如果這支影片對你有幫助的話,請幫我在影片下方點個喜歡,並且把這支影片分享給需要的朋友,最後別忘了訂閱泛科學院的頻道,我們下支影片再見囉。

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!