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近日，我中心汪洋、研究生徐黎明与半导体研究所魏钟鸣和刘端阳、上海微系统与信息技术研究所俞文杰和魏星在Chip合作发表综述论文。该论文题目为 Machine learning for semiconductors，系统总结了用于新型半导体材料研发及制造的机器学习的进展，展望了发展前景。汪洋为该论文合作通讯作者。
论文介绍了半导体领域机器学习的相关发展历程，评述了各种常用算法的原理及其在半导体领域的主要应用，同时对近年来的代表性研究进展进行介绍，包括半导体材料分析、半导体工艺优化等。最后对目前该领域的发展现状做了总结，并对机器学习在半导体领域的应用前景做了展望。
战略中心汪洋团队面向信息化战略支撑应用研究需求，从人工智能方法角度出发，指导学生进行归纳总结，并利用中心资源开展了一定的复现实验，系统地总结了数据采样收集、特征工程、研究问题和算法匹配性、模型选择等机器学习过程在半导体材料及工艺中的应用、所面临的各方面挑战，对从事半导体材料和半导体工艺优化研究的科研人员提供非常有价值的参考。
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2709472322000314
图1 半导体研究领域机器学习的发展历程
图2 半导体材料机器学习的流程图。图中所示流程为监督学习（supervised learning）模式
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