A gépi tanulás (ML) modellek megvalósítása az adatfeldolgozás és elemzés világában kiemelkedő szerepet játszik, különösen a félvezetőiparban, ahol a precíz mérés és előrejelzés kulcsfontosságú a gyártási folyamatok optimalizálásában. A félvezetőgyártásban alkalmazott gépi tanulási modellek célja, hogy felismerjék és előrejelezzék a gyártási hibákat, az anyagok minőségét, vagy a gyártási folyamatokban bekövetkező anomáliákat. Az alábbiakban áttekintjük a felügyelt és felügyelet nélküli algoritmusok implementációját a SECOM adatállományon, amely a félvezetőipari adatokat tartalmaz.

A SECOM adatállomány a félvezetőgyártási folyamatok során mért több mint 500 különböző típusú adatot tartalmaz, amely segít a félvezetők fejlesztésének jellemzőinek kivonásában. A mérési rendszerek folyamatosan nyomon követik a folyamatot, és ezek az adatok a termékek tesztelésére és minősítésére szolgálnak. Az adatállomány előkészítése során a NaN értékeket átlag- vagy mediánértékekkel helyettesítettük, és az oszlopok nélküli oszlopokat eltávolítottuk, mivel az adat már normalizálva volt.

Az adatokat előkészítve és megtisztítva, azokat felosztottuk tanuló- és tesztadatokra. A tanulóadatokat az sklearn könyvtár segítségével normalizáltuk. Ezt követően a feldolgozott adatokat hat különböző felügyelt tanulási algoritmuson futtattuk, beleértve a lineáris regressziót, a logisztikus regressziót, döntési fákat, véletlen erdőt, támogató vektorgépeket és K-legközelebbi szomszédokat. A felügyelt algoritmusok alkalmazása után három felügyelet nélküli algoritmust is alkalmaztunk az adatok további elemzésére.

Felügyelt Tanulási Algoritmusok

A felügyelt tanulás az adat címkézésének tisztázására épít. A felügyelt tanulás két fő típusra bontható: osztályozásra és regresszióra. Az osztályozás célja, hogy az adatokat egyes kategóriákba sorolja, a regresszió pedig a független és függő változók közötti összefüggéseket keresi. A felügyelt tanulási algoritmusok közé tartoznak a K-legközelebbi szomszédok, a naiv Bayes, a véletlen erdők, a logisztikus regresszió és mások. Az osztályozó algoritmusoknál a végső pontosságot egy zűrzavari mátrix alapján határozzuk meg, amely négy fő részből áll: helyes pozitív, hamis negatív, helyes negatív és hamis pozitív. Az osztályozási pontosságot az alábbi képlettel számoljuk ki:

Pontossaˊg=TP+TNTP+FP+FN+TN\text{Pontosság} = \frac{TP + TN}{TP + FP + FN + TN}

A regressziók esetén a pontosság mérésére a Mean Absolute Error (MAE) és a Mean Squared Error (MSE) használatos. Az alábbiakban bemutatjuk a két mérték képleteit:

MAE=1n∑i=1n∣yi−yi^∣\text{MAE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y_i}|
MSE=1n∑i=1n(yi−yi^)2\text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y_i})^2

Ahol nn az összes minta száma, yiy_i a tényleges célérték, yi^\hat{y_i} pedig a becsült érték. A modell annál jobban működik, minél kisebbek ezek az értékek.

Lineáris Regresszió

A lineáris regresszió egy alapvető statisztikai módszer, amely két folytonos változó közötti összefüggést próbál meghatározni. A modell feltételezi, hogy van egy egyenes kapcsolat a független és a függő változók között. A cél az, hogy megtaláljuk azt az egyenest, amely a legjobban illeszkedik az adatokhoz. A lineáris regresszió célja az, hogy minimalizálja a megfigyelt és a becsült értékek közötti négyzetes eltéréseket. Az alábbi képen látható a lineáris regresszió pontossága, amelyet MAE és MSE segítségével mérünk.

Logisztikus Regresszió

A logisztikus regresszió egy statisztikai modell, amely lehetővé teszi az adatok két diszkrét csoportba való sorolását. Ezt egy logisztikus görbe illesztésével éri el, amely megbecsüli annak valószínűségét, hogy egy esemény egy adott kategóriába esik. A logisztikus regresszió leginkább bináris osztályozási feladatokhoz alkalmazható. A modell a változók közötti lineáris kapcsolatot feltételezi, és logaritmikus valószínűségi szorzóval becsli a kimeneti változó kimeneteit.

A logisztikus regresszió kimeneti eredményeit zűrzavari mátrix segítségével értékeljük, ahol a valódi pozitív értékek és a hamis negatív/pozitív előrejelzések segítenek meghatározni a modell hatékonyságát.

Döntési Fa Regresszor

A döntési fa regressor egy felügyelt tanulási technika, amely elsősorban regresszióra használatos, de osztályozási feladatokhoz is alkalmazható. A cél, hogy olyan modellt építsünk, amely egyszerű döntéseket hoz a bemeneti változók alapján, és ennek segítségével előrejelzéseket készít. A döntési fa nem paraméteres módszer, amely az adatokat hierarchikusan bontja fel, és minden egyes ágat a lehető legjobb módon osztályozza a célt. Ezzel a módszerrel gyakran kapunk jól érthető és értelmezhető modelleket, de a túltanulás (overfitting) elkerülése érdekében óvatosan kell kezelni.

A felügyelt tanulás alkalmazásakor nemcsak az algoritmusok kiválasztása, hanem az adatok előfeldolgozása is kulcsfontosságú tényező. A különböző skálázási technikák, mint például a StandardScaler vagy a MinMaxScaler, jelentős hatással lehetnek az eredmények pontosságára, és az adatok helyes előkészítése alapvető a modell megbízhatóságának biztosításában.

Hogyan működnek a gépi tanulási algoritmusok és azok alkalmazása a szemi-kondaktor anyagoknál?

A gépi tanulás eszközei egyre inkább elengedhetetlenné váltak a szemi-kondaktor anyagokkal kapcsolatos kutatásokban és fejlesztésekben, mivel ezek lehetővé teszik az adatok hatékony elemzését, valamint a komplex és nagy dimenziós adathalmazok kezelését. Az alábbiakban részletesen bemutatjuk a leggyakrabban alkalmazott gépi tanulási algoritmusokat, különös figyelmet fordítva azok pontosságára, és hogyan alkalmazhatók ezek az algoritmusok a szemi-kondaktor anyagok tulajdonságainak előrejelzésében.

A döntési fák (Decision Trees) alapvető célja, hogy egy adott adatpont predikcióját a fa szerkezetén keresztül végezze el. A modell a jövőbeni adatokra vonatkozó előrejelzéseket készít, felhasználva az objektum jellemzőit a fa szerkezetéhez illeszkedve. A döntési fa osztályozó előrejelzései lényeges folytatásos eredményeket adnak, amelyek folyamatosak, tehát nem diszkrét értékekből állnak. A döntési fa modellezésének finomhangolása során paramétereket módosítanak, mint például a random_state, test_size, criterion és max_depth, hogy a modell jobb teljesítményt nyújtson. A hibák mérése során az MAE és MSE (Mean Absolute Error és Mean Squared Error) mutatók segítenek a modell pontosságának meghatározásában.

A Random Forest (véletlen erdő) algoritmus hatékonyan alkalmazható bonyolult és nagy adathalmazok kezelésére, és kiemelt szerepe van a különböző jellemzők jelentőségének megértésében. A modell az adatok túlilleszkedését (overfitting) is csökkenti, miközben magas szintű előrejelzési pontosságot biztosít. A véletlen erdőn alapuló osztályozás kiemelkedő pontosságot eredményezett, 0,934-es értékkel, és 513 helyes pozitív eredményt ért el, amely meghaladja a korábbi algoritmusok teljesítményét.

A Támogató Vektorok (Support Vector Machines, SVM) algoritmusának célja, hogy megtalálja a legjobb hiper-síkot egy többdimenziós térben, amely elválasztja az adatokat az egyes csoportok között. A modell ezt a hiper-síkot úgy keres, hogy a lehető legnagyobb távolságot próbálja megtartani az adatpontok között, amelyek különböző osztályokba tartoznak. A SVM az adatok osztályozásának pontos módszerét biztosítja, és az optimális paraméterek alkalmazásával 94,64%-os pontosságot érhet el, ha a bemeneti adatok megfelelően elosztottak.

A K-legközelebbi szomszédok (K-Nearest Neighbours, KNN) algoritmus alapja egy egyszerű távolságtérkép, amely lehetővé teszi a legközelebbi K számú szomszédok meghatározását egy adott adatpont körül. A KNN algoritmus előnye, hogy rugalmasan alkalmazkodik az adatok helyi struktúráihoz, és az eredmények előrejelzésére képes a szomszédos adatok alapján. A KNN előrejelzési térképe jól szemlélteti a modellek előrejelzéseinek pontosságát, és akár 0,938-as pontosságot is elérhet, ha megfelelő távolságmérést alkalmaznak, mint például az Euclideszi távolság.

A nem felügyelt tanulási algoritmusok (Unsupervised Learning) azokat az adathalmazokat kezelik, amelyek nem tartalmaznak címkéket, azaz nem ismerjük előre az adatpontok osztályait. A nem felügyelt tanulás három fő kategóriára osztható: klaszterezés, asszociációs szabályok, és dimenziócsökkentés. A klaszterezés során az adatokat hasonlóságok vagy különbségek alapján csoportosítjuk, míg az asszociációs szabályok segítségével érdekes összefüggéseket találunk a nagy adatbázisokban. A dimenziócsökkentés során a nem releváns jellemzőket eltávolítjuk az adathalmazból, csökkentve annak komplexitását.

A K-means klaszterezés a leggyakrabban használt nem felügyelt tanulási algoritmus, amely az adatokat előre meghatározott számú klaszterre osztja. A K-means módszer hátránya, hogy az alkalmazott klaszterek száma előre meghatározott, azonban gyakran alkalmazzák az "elbow" módszert, hogy meghatározzák az ideális klaszterek számát. Az eljárás során az összes belső klaszter szórás (WCSS) értéke csökkenthető, ami segít az optimális klaszterek meghatározásában.

A hierarchikus klaszterezés egy másik hasznos nem felügyelt algoritmus, amely a klasztereket egy hierarchikus struktúra szerint építi fel. Az algoritmus kezdettől fogva minden adatpontot egy különálló klaszterként kezel, majd fokozatosan egyesíti őket, hogy végül egyetlen klaszterbe tömörítse az összes adatot. Az eredményül kapott dendrogram a klaszterek közötti kapcsolatokat vizualizálja, és segít megérteni az adatok belső struktúráját.

A gépi tanulási algoritmusok alkalmazása a szemi-kondaktor anyagok kutatásában nemcsak a pontos előrejelzéseket teszi lehetővé, hanem segít a különböző jellemzők közötti összefüggések felfedezésében is. Ezen algoritmusok segítségével a kutatók képesek jobb modelleket készíteni, amelyek a jövőben új anyagok felfedezésében és a szemi-kondaktorok teljesítményének optimalizálásában is kulcsszerepet játszanak.

Hogyan befolyásolják a különböző TFET struktúrák a teljesítményt és a kapcsolódó paramétereket?

A vertikális tunneling mezőeffektus tranzisztorok (V-TFET-ek) tervezésének és optimalizálásának számos új technológiai megoldása jelentős előrelépést hozott az alacsony feszültségű és alacsony fogyasztású alkalmazásokban. A különböző TFET struktúrák, mint például a forrás zsebes (source pocket) vagy a forrás kiterjesztés (source extension) megoldások, mindegyike egyedi előnyöket kínál a tranzisztor teljesítményének javítására. Ezek az új technológiák figyelembe veszik a különböző eszközparaméterek és az anyagok hatásait, hogy a legjobb energiahatékonyságot és teljesítményt érjék el.

A TM-GS-V-TFET (Triple Metal Gate Vertical TFET) egy olyan struktúra, amely többféle megközelítést alkalmaz a tunneling javítására és az alacsony feszültségű működés biztosítására. Az egyik alapvető előny, amelyet a forrás zsebes megoldás kínál, az a tunneling távolság csökkentése, amely javítja az elektronok sebességét és ezzel együtt az eszköz kapcsolási sebességét is. Ezzel szemben a forrás kiterjesztés technika a tunneling szélességét csökkenti a forrás oldalán, ami szintén fokozza a tunneling valószínűségét és így javítja az ION és SS (subthreshold swing) értékeket.

Az ION (ON állapotú áram) és IOFF (OFF állapotú áram) paraméterek az egyik legfontosabb mutatók a tranzisztorok teljesítményének értékelésében. A különböző TFET típusok, mint a forrás zsebes (Device A) és a forrás kiterjesztéses (Device B) változatok, jelentős különbségeket mutatnak ezen értékek tekintetében. Míg a Device A ION értéke 26,82 μA/μm, addig a Device B értéke 234,03 μA/μm, ami azt jelzi, hogy a forrás kiterjesztés javítja az áramképződést és ezzel az eszköz teljesítményét. Ezen kívül a Device A és Device B SS értékei is eltérnek, a forrás zsebes eszköz kisebb értéke 24,56 mV/decade, míg a forrás kiterjesztéses eszközé 28,58 mV/decade.

A TFET-ek fejlődése szoros összefüggésben áll a gépi tanulás alkalmazásával, amely nagyban megkönnyíti a tervezést, modellezést és az eszközök optimalizálását. A gépi tanulás (ML) képes a TFET-ek viselkedését pontosan szimulálni, például a áram-feszültség karakterisztikákat és a küszöb feszültséget, lehetővé téve a gyorsabb fejlesztést és a pontosabb predikciókat. Az ilyen típusú technikák, mint a mesterséges neurális hálózatok és a regressziós modellek, jelentősen csökkenthetik a hagyományos, időigényes fizikai szimulációk szükségességét.

A gépi tanulás segíthet a TFET-ek tervezésének finomhangolásában, mivel képes előre jelezni a gyártási hibákat és folyamatváltozásokat, javítva ezzel az eszköz megbízhatóságát és növelve a gyártási hozamot. Emellett az optimalizációs technikák, mint a megerősítő tanulás és a genetikai algoritmusok, elengedhetetlenek a TFET-ek teljesítményének javításában, mivel képesek fokozni a kapcsolási sebességet és a teljesítményhatékonyságot. A gépi tanulás az anyagok felfedezésében és az új TFET struktúrák kifejlesztésében is kulcsszerepet játszik.

Ezen technológiai újítások összessége nemcsak az eszközök tervezését, hanem az energiahatékony elektronikai rendszerek fejlesztését is elősegíti. A TFET-ek a jövő alacsony feszültségű, nagy teljesítményű alkalmazásainak alapjait jelenthetik, különösen az ultraalacsony fogyasztású rendszerekben. A gépi tanulás alkalmazása segít ezen tranzisztorok gyorsabb és hatékonyabb bevezetésében, hozzájárulva ezzel az energiatakarékos, fenntartható technológiai fejlődéshez.

Hogyan hozhatja vissza a tánc a nők önbizalmát és összetartását a modern világban?
Hogyan kezeld a kisebb égési sérüléseket és egyéb gyakori betegségeket?
Cu Chulainn és a harc szépsége: A hős és a csata nyomai
Hogyan működik az optikai szuperkondenzátor és miért fontos a jövő energiamegoldásaiban?
Mi a lineáris leképezés szerepe az algebrai struktúrák megértésében?