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薄膜加工

加速推进下一代电子设备的研发

薄膜加工

借助数字仿真的强大功能优化半导体工艺

半导体行业的科学家们始终面临着巨大的压力,必须研发出体积更小、性能更强、能效更高的电子器件。在微米或纳米尺度上制造下一代器件结构,是一项日益严峻的巨大挑战。

施罗丁格材料科学平台提供先进的计算工具,帮助企业优化电子及其他高科技行业的原子级加工工艺,并提升器件性能。

背景图案

由薄膜加工领域的专家设计的直观计算工作流

适用于所有材料类型的易用型系统构建工具
适用于分子模拟、机器学习和数据分析的强大工作流
专业的客户支持和丰富的培训资源

针对当今电子行业面临的材料与工艺挑战的解决方案

优化前体材料

  • 计算用于薄膜沉积或刻蚀的前驱体的关键物理和化学性质,包括挥发性和热稳定性
  • 通过计算机模拟深入了解表面化学反应,即前体与基底发生反应的区域
  • 利用大规模筛选和机器学习加速新前体化合物的发现

优化半导体制造工艺

  • 确定适用于MOCVD、ALD和刻蚀工艺的晶圆加工的最佳前驱体和助剂组合
  • 预测表面反应性,以确定实验工艺参数的最佳范围
  • 获得原子级层面的洞察,以帮助排查工艺问题

对材料进行仿真,以使芯片和器件制造过程更具可预测性

  • 模拟与计量技术相辅相成的材料特性,并深入了解器件性能
  • 通过在原子层面分析材料,查明设备故障的根本原因
  • 通过计算机模拟对新的材料组合进行测试和筛选

案例研究与网络研讨会

了解施罗丁格技术如何被用于解决现实世界中的研究难题。

材料科学 网络研讨会

原子层沉积:连接理论与实验,设计碳氮化硅的制备工艺

2026年3月19日 | 我们将通过Schrödinger与Lam Research的合作案例,介绍一种将计算科学(DFT)与实验(RGA、FTIR)相结合、高效筛选最佳前驱体的方法。

材料科学 网络研讨会

原子层沉积数字论坛:架起理论与实验的桥梁,设计碳氮化硅工艺

欢迎加入我们的讨论,共同探讨理论与实验如何有效结合,以解决高科技产业面临的研发挑战。

材料科学 网络研讨会

利用基于物理的AI/ML加速材料发现

本系列网络研讨会将探讨前沿计算方法如何彻底改变药品、生物制剂和先进材料的设计与优化。

材料科学 网络研讨会

推进适用于材料科学领域的机器学习力场

在本场网络研讨会中,我们将介绍薛定谔(Schrödinger)研发的尖端MLFF架构——名为“具有迭代电荷平衡的消息传递网络”(MPNICE),该架构融合了显式静电理论,以实现精确的电荷表征。

材料科学 网络研讨会

利用人工智能/机器学习加速化学创新:材料应用领域的突破

在本期网络研讨会中,我们将探讨人工智能(AI)和机器学习(ML)如何推动材料创新取得重大进展,并重点介绍一些案例研究,展示机器学习前沿技术在各种应用中的应用。

材料科学 网络研讨会

高性能材料发现:依托云计算实现的十年突破

本次演讲将展示施罗丁格的集成材料科学平台如何在各种应用领域中实现大规模并行筛选和从头设计。

材料科学 网络研讨会

目标导向的模拟:在表面化学建模中实现最大影响

在本场网络研讨会中,您将了解各种表面原子级模型,并深入理解每种模型的基本原理、优势及局限性。

材料科学 网络研讨会

利用薛定谔数字化学平台加速不对称催化剂的设计

在本场网络研讨会中,我们将演示如何利用施罗丁格(Schrödinger)先进的数字化学平台,加速不对称催化剂的直接设计与发现。

材料科学 网络研讨会

用于控制沉积或刻蚀化学过程的工艺参数的高效计算

在本场网络研讨会中,我们将演示如何将原子尺度的密度泛函理论(DFT)嵌入到更高层次的计算方案中,从而对控制化学过程的条件和参数进行准确且可行的预测。

材料科学 网络研讨会

人工智能/机器学习与基于物理的仿真相结合:复杂材料设计的新时代

在本场网络研讨会中,我们将演示这种综合方法在各类材料科学应用中的应用,涵盖从电池电解液和燃料混合物到热塑性塑料和OLED器件的材料设计与配方开发。 

在线认证课程

材料科学应用中的分子建模 材料科学 材料科学
表面化学

用于研究原子层加工和异相催化的分子量子力学、周期性量子力学及机器学习方法

在线认证课程:提升您的催化建模技能 材料科学 材料科学
均相催化与反应性

利用分子量子力学和机器学习方法研究分子层面的反应性与反应机理

文档与教程

了解常见问题的解答,并掌握使用Schrödinger软件的最佳实践。

材料科学 习题指南

构建外延界面

通过拓扑匹配确定相容取向并生成板状模型,在晶体材料之间构建外延界面。

材料科学 习题指南

基于 MPNICE 嵌入的机器学习

学习如何使用 MPNICE Embedding 构建、分析和应用机器学习模型。

材料科学 习题指南

机器学习力场的微调

学习如何对预训练的机器学习力场(MLFF)模型进行微调,以研究二维材料的晶格参数。

材料科学 习题指南

通过微动力学建模研究催化选择性

学习如何利用微动力学建模(MKM)计算,分析CO和H₂在Pd(111)表面催化氧化反应的选择性。

材料科学 习题指南

确定表面上的吸附位点

了解如何确定表面上的吸附位点。

材料科学 文献资料

机器学习力场

机器学习力场(MLFFs)为预测任意系统的能量提供了一种新方法。

材料科学 文献资料

MS Surface

一种用于异相催化和材料加工的解决方案。

材料科学 文献资料

MS 反应性

分子化学领域中用于设计、优化及无监督机制发现的自动化工作流。

材料科学 文献资料

信息学硕士

用于材料科学应用的自动化机器学习工具

材料科学 文献资料

MS Microkinetics

一种用于表面反应动力学研究的高效工具。

主要产品

进一步了解可用于推进您研究项目的关键计算技术。

MS Surface

异相催化与材料加工的解决方案

虚拟集群

用于在云端运行仿真的安全、可扩展的环境

Quantum ESPRESSO 接口

用于纳米尺度量子力学模拟的集成图形用户界面

捷豹

利用量子力学快速、准确地预测分子结构和性质的解决方案

信息学硕士

用于材料科学应用的自动化机器学习工具

MS Maestro

适用于材料发现的完整建模环境

DeepAutoQSAR

用于预测性机器学习模型训练和应用的自动化、可扩展解决方案

LiveDesign

您的全方位数字分子设计实验室

MS 反应性

通过闭环的“从发现到优化”流程,弥合机制洞见与实验室操作之间的差距

出版物

浏览相关应用领域中采用薛定谔技术的经同行评审的出版物列表。

材料科学 出版物

NiOx的原子层沉积:利用新型前驱体组合在光电化学水氧化中的潜力

材料科学 出版物

通过高效的声子计算确定钌金属原子层沉积的温度窗口

材料科学 出版物

利用六氟乙酰丙酮和H₂等离子体研究Al₂O₃的原子层刻蚀机理

材料科学 出版物

高介电常数介电层/III-V族界面化学性质及其调控

材料科学 出版物

以杂配位铜(II)配合物为例,研究MOCVD前驱体的电子结构及其分子重排的模拟,以预测其在蒸发过程中的热稳定性

材料科学 出版物

施菲夫基作为n型半导体:合成、表征及二极管特性

材料科学 出版物

用于电子器件的硼酸基n型半导体

材料科学 出版物

通过改性界面特性,利用强结合能提高NO₂气体传感能力

材料科学 出版物

通过热接枝法将苯甲醛接枝到硅表面以制备具有催化活性的硅表面,并采用电学方法进行表征

材料科学 出版物

原子层刻蚀工艺窗口的预测与验证:TiO₂上的HF刻蚀

满足您组织需求的软件与服务

软件平台

借助一个基于物理分子建模、机器学习和团队协作的全面且易于使用的平台,部署数字化材料发现工作流。

研究服务

借助施罗丁格(Schrödinger)专业的计算科学家团队,在您的材料发现与开发流程的关键阶段提供支持。

支持与培训

获取专为新手和资深用户量身定制的专家支持、教育资料和培训资源。