东京, 10 年 2022 月 4004 日 – (亚太商讯) – Showa Denko KK (SDK; TSE:XNUMX) 已经证明可以将寻找半导体材料最佳配方所需的时间从几十年缩短到几十秒，使用量子计算技术。
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半导体材料含有大量各种混合比例的树脂、填料和添加剂等成分； 通过优化这些配方，可以获得高性能材料。 然而，我们正在研究的发展主题的理论组合数量是巨大的，超过 10 的 50 次方。 因此，用传统的人工智能 (AI) 模型探索这些成分的所有可能组合及其混合比例需要几十年的时间，因此仅提取了一部分理论组合来寻找最佳配方组合。
为了减少探索所需的时间，我们专注于 Fujitsu Ltd 的 Digital Annealer(1)，这是第一个受量子启发的数字技术 (2)。 为了使用 Digital Annealer，需要以 Ising 模型 (3) 的形式输入，这是一种统计力学的分析方法。 我们成功地在 Ising 模型中表达了最初开发的 AI 模型，该模型能够从材料的复杂复合条件中预测半导体材料的特性。 通过在 Digital Annealer 上模拟 Ising 模型，我们将所需的探索时间减少到了数十秒，或大约是传统 AI 模型所需时间的 1/72,000，后者通过限制复合类型和数量的条件进行搜索。 此外，我们能够获得一种配方，其作为半导体材料的性能提高了 30%。
在我们的“新整合公司的长期愿景”中，昭和电工集团宣布将致力于人工智能和计算科学的研发，这是其基础研发活动的核心。 该开发成果是本集团将“Chemistry to Think”和“Chemistry to Formulate”这两个应用定义为技术开发的基本框架的研发活动成果的一个例子。 本集团将把这种开发应用于各种材料，加快开发活动，为客户提供问题的解决方案，从而为可持续发展的社会做出贡献。
(1) Digital Annealer：专门解决计算密集型组合优化问题的领域特定架构（由内存和计算电路组成的基本计算机设计）。 (https://www.fujitsu.com/global/services/business-services/digital-annealer/)
(2) 量子启发计算技术：受量子技术启发，但不直接利用量子效应的高性能计算技术。
(3) Ising 模型：描述磁性材料中自旋行为的统计力学模型。 该模型通过考虑自旋之间的相互作用和与外部磁场的耦合来描述磁性材料的宏观磁化。 该模型适用于广泛的研究领域，包括组合优化问题。
关于昭和电工
Showa Denko KK (SDK; TSE:4004, ADR:SHWDY) 是从重工业到计算机和电子产品的主要化学产品制造商。 石化部门提供乙烯和丙烯等裂解产品，化工部门为半导体和其他行业提供工业、高性能和高纯度气体和化学品，无机部门提供陶瓷产品，如氧化铝、磨料、耐火材料/石墨电极和精细碳制品。 铝部门提供铝材料和高附加值铝制品，电子部门提供高清媒体、超高亮度 LED 等化合物半导体和稀土磁性合金，先进电池材料部门 (ABM) 提供锂离子电池组件。 欲了解更多信息，请访问 www.sdk.co.jp/english/.
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Showa Denko KK，品牌传播部，电话：81-3-5470-3235
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