„Quantenlernen revolutioniert Halbleiterproduktion: CSIRO wagt den technologischen Sprung“
Die Herstellung von Halbleitern ist eine Meisterleistung moderner Technologie, die höchste Präzision erfordert und ein komplexes Zusammenspiel von Hunderten von Arbeitsschritten umfasst. Jede Schicht, jeder Nanometer und jede Verunreinigung spielt eine entscheidende Rolle für die Funktionsfähigkeit eines Chips. Forscher der CSIRO, Australiens Forschungsorganisation, haben nun den Schritt in eine neue Ära der Chipherstellung gewagt: Sie setzten erstmals maschinelles Quantenlernen (Quantum Machine Learning, QML) ein, um die Herstellung von Halbleitern zu optimieren. Dieser Ansatz zielt auf einen zentralen Aspekt des Chipdesigns ab – die Modellierung des Ohmschen Widerstands im Halbleitermaterial, ein kritischer Faktor für die Leistungsfähigkeit von Transistoren.
Unter der Leitung von Professor Muhammad Usman, einem Experten für Quantensysteme am CSIRO, untersuchten die Wissenschaftler Daten von 159 experimentellen Proben von GaN-HEMT-Halbleitern (Gallium Nitride High-Electron-Mobility Transistor). Diese Halbleiterart zeichnet sich durch ihre hohe Mobilität von Elektronen aus und findet Anwendung in leistungsstarken Transistoren für Bereiche wie Mobilfunktechnik, Radar und optische Kommunikation. Die Forscher entwickelten eine QKAR-Architektur (Quantum Kernel-Aligned Regressor), die klassische Datenmengen in Quantenzustände übersetzt. Dadurch wird der maschinelle Lernprozess auf ein neues Level gehoben, indem Prinzipien der Quantenmechanik in die Algorithmen integriert werden. Zunächst identifizierten sie die Fertigungsvariablen, die maßgeblich den Ohmschen Widerstand beeinflussen. Anschließend nutzte die QKAR-Architektur diese Informationen, um durch Quantenberechnung komplexere Zusammenhänge und Muster zu erkennen, die klassische Algorithmen möglicherweise übersehen würden. Ein darauf trainierter klassischer Algorithmus übernahm schließlich die Auswertung und Steuerung des Herstellungsprozesses basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen aus dem Quantenbereich.
Die Ergebnisse dieser Studie demonstrieren das Potenzial von QML, nicht nur die Kosten der Halbleiterproduktion zu senken, sondern auch die Leistung von Bauelementen signifikant zu verbessern. Neben unmittelbaren Anwendungen in der Chipindustrie könnten die Erkenntnisse weitreichende Folgen für andere Bereiche haben. Die kontinuierliche Weiterentwicklung der Quantenhardware und -algorithmen könnte uns in die Lage versetzen, komplexe Probleme zu lösen, die für klassische Computer unüberwindbar erscheinen. Dies eröffnet neue Horizonte in Bereichen wie Materialwissenschaft, Pharmaforschung und Künstlicher Intelligenz. Die CSIRO-Forschung markiert somit einen wichtigen Meilenstein auf dem Weg zu einer quantengestützten Zukunft.
Schlagwörter: CSIRO + QML + Australiens
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