원자 수준 시뮬레이션을 활용한 원자 수준 가공 분야의 혁신 및 머신러닝

배경

Schrödinger 의 ‘Materials Science Suite’는원자층 증착(ALD) 및 관련 나노 제조 공정의 기체-표면 화학 반응을 연구하기 위해 특별히 맞춤화된 계산 도구를 제공합니다.‘ Schrödinger ’소프트웨어는 화학 공간의 신속하고 자동화된 열거, 양자역학적 수준(일반적으로 밀도 함수 이론( DFT)을 활용)에서의 기체-표면 화학 반응에 대한 상세한 연구, 그리고 주요 물성의 예측을 위해 설계되었습니다. 따라서 이러한 모델링 접근법은 기존 공정에 대한 이해를 심화시키고 새로운 화학 물질을 발견하는 데 있어 독보적인 역할을 수행합니다.

오늘날의 첨단 기기 중 상당수는 컴퓨터 칩, 데이터 저장 및 통신 기기, 센서, 태양전지, 배터리 등을 포함하여 나노 규모에서 소재를 가공하여 제조됩니다. 기기를 더 작고, 더 강력하며, 에너지 효율이 높게 만들기 위해서는 해상도를 지속적으로 높여 새로운 패터닝, 증착 및 식각 기술을 개발해야 하며, 경우에 따라 두께가 불과 몇 원자 수준에 불과한 수준까지 도달하기도 합니다. 화학 공정은 순도, 균일성, 표면 밀착성 및 기판 선택성 측면에서 그 한계에 다다르고 있습니다.

증착 또는 식각 공정을 더 엄격한 공차 범위 내에서 최적화하려면 그 기반이 되는 화학 원리에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 새로운 소재를 소자에 적용하려면 종종 향상된 특성을 지닌 새로운 화학 물질을 발견해야 합니다. 이 두 가지 측면 모두에서 연구자들은 실험실 작업을 줄이고 더 빠르게 새로운 발견을 이끌어내기 위해 컴퓨터 시뮬레이션에 점점 더 많이 의존하고 있습니다.

Schrödinger 의 재료과학 플랫폼은 증착, 에칭 및 관련 나노소자 제조 공정의 기체-표면 화학 반응을 연구함으로써, 이 문제를 해결하기 위해 특별히 고안된 계산 도구를 제공합니다. ‘ Schrödinger ’ 소프트웨어는 화학 공간의 신속하고 자동화된 열거, 양자역학 수준(밀도 함수 이론(Density Functional Theory, DFT)을 활용)에서의 기체-표면 화학 반응에 대한 상세한 연구, 그리고 주요 물성의 예측을 위해 설계되었습니다. 이러한 모델링 접근 방식은 기존 공정에 대한 이해를 심화시킬 뿐만 아니라 새로운 화학 물질을 발견하는 데에도 기여할 수 있습니다.

성질 향상을 위한 전구체 스크리닝 자동화

유기금속 착물은 순수 금속이나 산화물, 질화물과 같은 화합물을 증착하거나 식각하는 데 사용될 수 있습니다. 그러나 많은 착물이 공기 중에서 격렬하게 반응하기 때문에 실험실에서 착물을 합성하는 데는 시간이 많이 걸리고 어려울 수 있습니다. 이후 반응기 내에서 수행하는 특성 분석 및 테스트는 비용이 훨씬 더 많이 듭니다. 디지털 화학은 실험을 통해 테스트할 수 있는 양보다 훨씬 더 많은 화학 물질을 신속하게 스크리닝하여 화학적 범위를 좁히고, 증착이나 식각에 가장 유망한 후보 분자를 발견할 수 있습니다.

Schrödinger 이 소프트웨어는 수백 개에서 수천 개에 이르는 전구체 가스를 자동으로 생성하고 평가할 수 있는 사용자 친화적인 기능을 제공합니다. 이 소프트웨어에는 이치환 및 하프틱 리간드를 포함하여 수백 가지의 일반적으로 사용되는 리간드 라이브러리가 제공되며, 이 라이브러리는 사용자 정의가 가능합니다. 이후 라이브러리에서 선택한 리간드를 사용하여 가능한 모든 전구체 복합체를 열거하고 구축합니다. 본 논문에서는 10개의 리간드로 구성된 라이브러리가 2가 팔라듐(Pd)을 금속 양이온으로 하여 55개의 서로 다른 복합체를 형성하는 사례 연구를 제시하며, 이러한 후보 복합체 중 일부는 그림 1에 표시되어 있습니다.

합성 가능성

이종 리간드 복합체에서 두 개 이상의 서로 다른 리간드를 결합하는 것은 전구체의 특성을 조절할 수 있는 유망한 방법이지만, 주어진 조합이 실제로 합성 가능한지 여부를 예측하기는 어렵다. 이 질문은 동종 리간드 복합체로 되돌아가는 리간드 교환 에너지를 계산함으로써 답을 찾을 수 있다. 팔라듐(Pd)의 경우, 이를 통해 14개의 이종 리간드 복합체가 불안정하여 합성할 수 없다는 사실이 밝혀졌다.

반응성

증착용 전구체는 열분해나 플라즈마 활성화(화학 기상 증착, CVD)를 통해, 또는 흡착된 단편과의 반응을 통해(원자층 증착, ALD) 깨끗하게 반응하여 원하는 고체 물질을 증착할 수 있도록 신중하게 설계되어야 합니다.  마찬가지로, 에칭용 시약은 표면 원자와 반응하여 기체 상태의 생성물을 형성해야 합니다. 분자 반응성 분석( Jaguar)을 통해 증착 또는 에칭 화학 반응에 대한 후보 전구체 분자 목록을 효율적으로 선별할 수 있으며, 이를 위해 Schrödinger에서 제공하는 분자 반응성 분석( DFT) 코드를 활용할 수 있습니다. 그림 1은 Pd 증착과 관련하여 계산된 복합체의 반응성을 보여줍니다.

변동성 및 열적 특성 안정성

실제 CVD 또는 ALD 공정에서 유용하게 사용되기 위해서는, 전구체가 휘발성이 있어야 할 뿐만 아니라 저장 및 공급 과정에서 열적 안정성을 유지해야 합니다. 이로 인해 공정은 특정 온도 범위 내에서만 수행될 수 있는데, 저온에서는 증기압이 부족하고 고온에서는 분해로 인한 불순물이 발생하기 때문입니다. 예를 들어, Pd 금속의 ALD 공정에서 Pd(thd)₂는 200~250°C로 가열될 때 분해되는 문제가 있습니다.¹, ² Schrödinger의 도구를 사용하여 휘발성과 열적 안정성( 안정성 )을 계산하면, 이러한 특성을 조정하고 공정 유연성을 극대화하기 위해 온도 범위를 넓히는 방법에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.

Schrödinger 머신러닝 (ML)을 활용하여 주어진 압력에서 유기금속 복합체의 증발 또는 승화 온도를 예측하는 독자적인 모델을 개발했다. 이 ML-휘발성 모델은 훈련 데이터 세트에서 평균 ±9°C의 정확도를 보이며, 초당 수백 개의 분자를 평가할 수 있다.

전구체 가스의 열적 분해 경로( 안정성 )는 단일 분자 분해 경로, 즉 결합 해리(bond dissociation)와 β-H 제거(β-H elimination)를 고려하여 정량화할 수 있다. 각 분자에서 일어나는 이러한 모든 반응은 비공명 전자 기하 구조( DFT ) 수준에서 자동으로 계산되며, 가장 낮은 에너지를 갖는 반응이 가장 가능성이 높은 것으로 선정된다. 따라서 각 복합체의 최소 분해 에너지는 그 열적 분해 경로( 안정성)를 나타내는 척도가 된다.

이러한 접근법을 적용하여 Pd 복합체의 물성을 계산하였으며, 그림 1은 이를 통해 후보 전구체를 어떻게 평가할 수 있는지를 보여준다.

Schrödinger의 원자 단위 모델링 도구는 합리적인 혁신을 촉진합니다. 방대한 리간드 라이브러리를 활용하여 동종 결합 및 이종 결합 복합체를 다양하게 구축함으로써 독창성을 극대화합니다. 또한 합성 가능성, 휘발성, 반응성 및 안정성 등의 원하는 특성을 적절히 결합할 것으로 계산된 전구체만을 실험실 연구 대상으로 선정함으로써 위험을 최소화합니다.

최적의 증착 조건을 위한 경쟁 공정들에 대한 통찰력 확보

증착 또는 식각 공정은 일련의 개별 반응 단계로 구성되며, 종종 다른 반응들과 경쟁 관계를 이룹니다. 시뮬레이션을 통해 이러한 복잡한 메커니즘과, 온도 및 압력과 같은 반응기 조건에 따라 어떻게 달라지는지에 대한 원자 수준의 통찰력을 얻을 수 있습니다.  여기서는 단일 공급원 전구체인 트리메틸포스피노트리메틸골드(III)를 이용한 금 증착 메커니즘을 조사한다. 실험에 따르면, 이 전구체를 저온에서 펄스 방식으로 주입할 경우 금 박막이 자기 제한적인 방식으로 성장하다가, 100°C 이상에서는 연속 CVD로 전환되는 것으로 나타났으나, 그 원인은 아직 밝혀지지 않았다.3

이러한 현상을 설명하기 위해, 주기적인 DFT 에 대한 Quantum ESPRESSO 코드를 활용하여 금속 금 표면에 전구체가 반응성 흡착되는 상세한 기전을 조사하였다. 경쟁 반응 단계의 열역학적 특성은 Schrödinger의 흡착 및 표면 화학 분석 도구를 사용하여 공정 온도와 압력의 함수로 계산되었다 [4].

The results are summarized in Figure 2. The physisorbed precursor is in a metastable state, from which dissociation of Au-P or Au-C bonds can lead to chemisorption. Au-C dissociation and elimination of C2H6 is found to be the favored pathway, due to a strong thermodynamic driving force towards reduction of Au(III) to Au(I) and eventually Au(0). Trimethylphosphine is computed to bind to the surface, forming an adlayer that passivates against further precursor adsorption. This explains the low rate of self-limited deposition at <100°C. The computed free energies also reveal that desorption of trimethylphosphine becomes favored at higher temperatures, in agreement with the crossover to CVD seen experimentally at >100°C.

어떤 결합이 끊어지고 표면이 어떻게 패시베이션되는지 파악하면, 예를 들어 적절한 보조 시약을 선택하거나 전구체 구조를 수정하는 등 공정을 개선하기 위한 화학적 근거에 기반한 전략을 마련할 수 있습니다. 디지털 화학은 시행착오 대신 합리적인 설계를 가능하게 합니다.

이 예시는 공정 거동의 변화가 어떻게 상충되는 화학 경로로 거슬러 올라갈 수 있는지를 보여줍니다. DFT 시뮬레이션을 통해 각 반응 경로를 따라 발생하는 중간체의 원자 구조, 결합 및 산화 상태에 대한 독창적인 정성적 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한, 공정 온도에 따른 반응 속도론 및 열역학적 특성에 대한 정량적 정보를 계산할 수 있어, 나노제조 공정을 최적화하는 데 유용한 지침을 제공합니다. 그 결과, 순도, 균일성, phase 및 기판 선택성을 더욱 효과적으로 제어할 수 있게 됩니다.

결론

이러한 사례들은 Schrödinger의 재료 과학 플랫폼이 표면 반응성을 정확하게 모델링하고, 전구체의 특성을 예측하며, 최적화된 재료 증착 또는 식각 공정을 위한 새로운 화학 물질을 발굴할 수 있도록 강력하고 사용자 정의가 가능한 계산 솔루션을 어떻게 제공하는지 보여줍니다.