量子机器学习突破芯片制造瓶颈，新型算法精准建模欧姆接触电阻

芯片制造工艺正迎来量子计算与人工智能的双重赋能。近日，澳大利亚研究团队在《先进科学》期刊发表了一项创新研究成果，通过量子机器学习方法显著提升半导体制造中关键参数——欧姆接触电阻的建模精度，这一突破有望为未来芯片制造提供新路径。

在半导体行业中，欧姆接触电阻直接影响芯片性能与能效，该参数描述的是金属层与半导体层间电流通过的效率，数值越低，芯片表现越优。然而，传统机器学习方法在面对高噪声、小样本的工艺数据时往往表现不佳，尤其难以捕捉非线性特征，限制了预测模型的准确性。

为解决该问题，研究团队提出名为“量子核对齐回归器”（QKAR）的新型混合架构，将量子计算原理与传统回归任务相结合。该系统首先将实验数据转换为量子态，利用量子比特的叠加与纠缠特性并行挖掘数据深层模式，再经经典算法解析生成预测模型，实现了对小规模高维数据更高效的处理。

研究团队基于159个氮化镓高电子迁移率晶体管样本进行模型训练与验证。在将制造变量筛选降维后，QKAR仅依靠关键特征数据即完成建模，并在未知样本测试中，其表现超越包括深度学习和梯度提升在内的七类传统机器学习模型。

尽管论文未披露具体性能数值，但作者明确指出，QKAR在电阻预测任务中“显著优于所有对比模型”。该方法不仅克服了传统倍频链噪声累积的固有问题，也展现出量子机器学习在高维、小样本回归任务中的独特优势。

      业界认为，这项技术尤其适用于实验成本极高、采样数量有限的半导体制造场景，如先进制程开发与化合物半导体器件优化。随着量子硬件持续发展，此类混合算法有望很快应用于实际产线，推动芯片制造向更高精度、更低功耗的方向发展。