【SEMICON Taiwan 2023】德商默克：如何調和「碳排・PFAS」↓、與 AI 晶片↑的兩種趨勢？靠材料！

SEMI Taiwan 2023 今（6 日）舉辦大師論壇，邀請德商默克集團旗下電子事業體（Merck Electronics）科技長 John Langan 發表 Keynote 「Rethinking Sustainability: The Material Edge」，主張針對目前全球減排、與 AI 發展的兩大趨勢，必須回歸原點、檢視產業使用的材料、製程、以及生產設備的製造過程。而默克作為半導體材料大廠，自詡扮演重要角色。

Langan 指出，在製造手機的過程當中，有 40% 的碳足跡（Carbon footprint）是來自於積體電路的製造。這包含製程中半導體設備的排放，以及工廠營運。

另外，目前全球關注的 PFAS（全氟/多氟烷基物質，又稱永久化學物「Forever Chemicals」）盤查，在半導體產業中往往用於光微影製程，包括光酸生成劑（Photoacid Generators, PAGs）及防止反射塗層（Anti-reflective Coatings, ARCs）等。由於該製程對半導體業是關鍵製程，因此替代方案也極其重要。

作為半導體材料廠，Langan 認為「材料」可望成為解決碳排與 PFAS 的關鍵方式。而 AI 時代為化學家、材料科學家帶來新的工具、以及大量數據。隨著更進一步了解化學物特質的新模型被開發出來，化學界能夠在新工具的協助下，使用現有的大量數據，建構一套新的系統。包含新的材料、新的分子、新的性質。

Langan 說明，現階段有一些機器學習（Machine Learning）的模型已經完成訓練，過去要使用超級電腦或高性能電腦花費長時間進行的建模，目前只要在一般的筆電花 2 分鐘就可完成。不僅有更多、數以千計的分子可以作為對象，且在機器學習的運算更精確。

透過建模，可以理解特定分子的全球暖化潛勢（Global warming potential），化學家與材料科學家就能藉此設計出採用最適分子、與最佳製程，最小限度的溫室氣體排放。這套方法論可以應用在不同領域，將過去文獻中對分子的相關描述、加入模型中，讓模型為研究者提供適合的化學品與材料建議，這個手法可以用在製藥產業、也能應用在許多產業界面臨的重大挑戰。

Langan 也呼籲業界共同合作，創造更大的計算能力、透過大型語言模型（LLM）及 AI 取得更多研發上的斬獲，減低更多碳足跡、做出社會貢獻。

核稿編輯：李柏鋒

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