炭化ケイ素と窒化ガリウムが半導体テストに新たな課題をもたらす | Teradyne
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炭化ケイ素と窒化ガリウムが半導体テストに新たな課題をもたらす

電気自動車(EV)といったメガトレンドが台頭する中、変化し続ける需要に対応するため、新たな技術が登場しています。その一例として、高性能パワーシステム向けに炭化ケイ素(SiC)や窒化ガリウム(GaN)を用いた化合物半導体の進化が挙げられます。

テラダインのジョージ・ウルタルテ氏が説明するように、こうした新技術への移行には、新たなテスト手法が求められます。今後の動向や、テストとテスト戦略が確実に歩調を合わせて進化していくよう、テラダインがどのように積極的に取り組んでいるかについては、続きをお読みください。

ワイドバンドギャップ材料に対応するための試験プロトコルの革新

多くの電力関連アプリケーションにおいて、半導体業界はシリコンから、SiCやGaNといった新しい「ワイドバンドギャップ」半導体材料へと移行しつつあります。SiCとGaNは、その独自の材料特性により、従来のシリコン系半導体と比較してはるかに高い電圧や電流に対応でき、より高い周波数で動作することが可能です(図1参照)。 これらは電力変換用途に最適化されており、例えばSiCは鉄道用インバータやEV用充電ステーションに、GaNは産業用および商用充電器に使用されています。

主要な材料特性のレーダーチャート
図1. この図は、シリコンと比較した場合のSiCおよびGaNの大きな利点を示している(出典:www.Researchgate.net)。

これらのデバイスの試験を成功させるには、極めて高い電圧および電流レベルを安全かつ正確に測定できる専用機器が必要であり、これには高出力試験環境に伴う全体的なリスクの増大への対応も含まれます。

SiCおよびGaNデバイスは熱伝導率にも優れており(図1も参照)、より高温での動作が可能となっています。この特性は性能面では有利ですが、熱試験においては新たな課題をもたらします。試験装置は、高温条件下でのデバイス性能をシミュレートし、測定できる必要があります。さらに、損傷を防ぎ、信頼性の高い性能データを確保するためには、一貫性があり制御された試験環境を維持することが極めて重要です。

SiCおよびGaNデバイスは、その高速スイッチング特性から、高周波用途で広く使用されています。スイッチング速度、効率、電磁干渉(EMI)などの動的性能の評価は、シリコンデバイスに比べてより複雑です。これらのパラメータを正確に評価するには、高速なイベントやデバイスのスイッチング挙動の微細な詳細を捉えることができる、高度な試験手法と装置が必要となります。

また、SiCの結晶構造はシリコンに比べて欠陥が生じやすいため、デバイスの信頼性や性能に影響を及ぼす可能性があります。試験プロセスには、長期間にわたり、さまざまな環境条件下で徹底的な信頼性試験を実施することが不可欠です。したがって、SiCデバイスを試験し、シングレーション前のダイ段階、そしてシングレーション後の個々のダイにおいて、初期不良を排除することが、これまで以上に重要となります。 これにより、顧客には「良品ダイ(KGD)」が提供され、これをディスクリートデバイスとしてパッケージングしたり、他のダイと並列接続してモジュールに組み込んだりすることが可能になります。KGD試験が行われない場合、たった1つの不良ダイ、あるいは性能の低いダイがモジュール全体の故障を引き起こす可能性があり、これはパワーモジュールメーカーにとって非常に大きなコスト負担となります。

SiCにおける欠陥検査技術
SiC基板の形成過程では、通常、欠陥が多数生じます。対照的に、シリコンウェハーは、欠陥のない純粋な単結晶基板です(出典:Chen, PC., Miao, WC., Ahmed, T. et al. Defect Inspection Techniques in SiC. Nanoscale Res Lett 17, 30 (2022). https://doi.org/10.1186/s11671-022-03672-w)。

テスト業界のリーダーとして、テラダインは ETS-88 プラットフォームの機能を拡張し、SiCおよびGaNデバイスのテストを可能にしました。これには、静的DCテストに加え、高速スイッチングACテストも含まれます。

AIを活用してデータとテストの効率を最大化

SiCおよびGaNデバイスのテストは全体的に複雑であり、特にプローブの摩耗予測や高出力テストの管理において、テストシステムへのAIおよび機械学習の統合が求められています。 例えば、炭化ケイ素(SiC)のテストでは、数千ボルト、数千アンペアの電流を使用する必要があり、ウェハーに接触する針の信頼性を予測するためにAIが活用されています。これにより、より深い洞察が得られ、例えば、製造チームに対して、針が数分、数時間、あるいは数日後に摩耗する見込みであることを知らせ、交換用の在庫を準備できるようになります。

このニーズに対応するため、テラダインは「Archimedes」アナリティクス・プラットフォームを通じてAIと機械学習の統合を推進し、テスト条件の最適化、故障の予測、およびテストプロセス全体の効率向上を支援しています。これにより、テストプロセス中に即座に調整を行うことが可能となり、精度の向上と歩留まりの向上につながります。 SiCおよびGaN向けテストソリューションへの需要がイノベーションを牽引していることは明らかです。これには、高度なテスターだけでなく、ワイドバンドギャップ半導体の特有の特性に合わせたソフトウェアツールや診断システムも含まれます。

未来に向けて、積極的かつ協調的な姿勢で取り組む

炭化ケイ素や窒化ガリウムといった材料は、従来の試験方法の限界に挑むものであり、試験プロセスの信頼性と効率性を確保するためには革新的なソリューションが求められています。テラダインETS-88、こうしたデバイスに最適であり、多くの用途において高いスループットと低コストの試験を実現します。

絶え間ないイノベーションと、急速に進化する半導体市場への備えは極めて重要であり、これによりATEは、複雑かつ厳しい開発環境において、メーカーのニーズに応える上で重要な役割を果たすことができます。

テラダインは、半導体パッケージングおよび材料分野における最新の進歩に対応した、柔軟かつ効果的なテスト機能の開発に積極的に取り組むことで、こうしたイノベーションの最前線に立っています。業界のトレンドや技術の進歩を先取りすることで、テラダインは、ますます複雑化・競争が激化する市場で成功を収めるために必要なツールを顧客に提供することを目指しています。

ジョージ・S・ハルタルテ博士は現在、テラダインの半導体テスト部門においてプロダクトマーケティング担当シニアディレクターを務めています。ジョージはこれまで、テラダイン、ラム・リサーチ、ライトポイント、トランスイッチ、ロックウェル・セミコンダクターズにおいて、技術、管理、経営の各分野で様々な役職を歴任してきました。彼はIEEE 802.11 Wi-Fi標準化委員会の投票権を有するメンバーであり、IEEE 802.11ayタスクグループの幹事を務めています。 現在、ジョージ氏はIEEEヘテロジニアス・インテグレーション・ロードマップ(HIR)テスト・ワーキンググループの共同議長を務めるとともに、カリフォルニア大学サンタクルーズ校およびフェニックス大学の客員教授も兼任しています。


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