量子機器學習首度助攻！半導體製程技術突破性進展

半導體製程向來被視為當代工程界的極致挑戰。從蝕刻到多層堆疊，即便是生產一枚晶片，往往也需要數百道精密工序，每個環節都要求極高的精準度。

如今，澳洲國家級科研機構聯邦科學與工業研究組織（CSIRO）的研究團隊，全球首創將量子機器學習技術實際應用於半導體製造領域。這項刊登於《先進科學》期刊的突破性研究，首次證實量子方法學能有效最佳化半導體製程實驗資料分析。

研究團隊鎖定半導體設計關鍵環節——歐姆接觸電阻建模。這個引數直接影響電流傳導效率，指的是半導體材料與金屬接觸時產生的電阻值。過往最大難題在於：傳統機器學習演演算法需要大量資料支撐，但在樣本數有限且具非線性特徵的實際製程環境中，預測效能往往大打折扣。

由CSIRO量子系統部門負責人Muhammad Usman教授領軍的團隊，獨闢蹊徑採用量子機器學習架構。他們以159組氮化鎵高電子遷移率電晶體（GaN HEMT）的實驗資料為基礎，巧妙結合傳統與量子運算優勢。

研究人員首先精簡製程變數，聚焦關鍵影響引數，接著開發出「量子核心對齊回歸器」（QKAR）架構，將傳統資料轉換為量子態進行機器學習。特徵提取完成後，再透過傳統演演算法反饋資訊，最終形成製程最佳化指引。實測結果顯示，QKAR技術效能超越七種針對同類問題開發的傳統機器學習演演算法。

「這項成果證實，量子機器學習特別擅長處理半導體領域中高維度、小樣本的回歸分析任務。」研究團隊強調：「隨著量子硬體持續進化，這項技術在實際應用的發展前景令人期待。」

這項突破不僅可能降低半導體製造成本、提升元件效能，更深遠的意義在於：當量子技術日益成熟後，將有望解決傳統電腦無法處理的複雜工業難題。

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