Release Notes

QuantumATK – ニューリリースノート

QuantumATK T-2022.03のリリースを発表します。このQuantumATK原子スケールモデリング・プラットフォームの最新版では、処理性能の向上だけでなく多数の新しいエキサイティングな機能を搭載しました。

メンテナンスサービスを受けておられるお客様SolvNetPlusから、QuantumATK T-2022.03、リリースノートのダウンロードが可能です。

現実的な構造や熱的性質の研究のための機械学習(Machine-Learned (ML))力場関数

  • DFTに比べ計算が1000〜10,000倍高速。DFTよりも遥かに大規模な系、時間ケールのab initio計算が可能。
  • ML力場関数であるMoment Tensor Potentials (MTPs)を利用した分子動力学(molecular dynamics (MD))法により以下のような計算が可能:
    • 新規の結晶およびアモルファスバルク材料、合金、界面、多層スタックの現実的で複雑な構造の生成
      • 適用事例:PCRAM用のGST材料の構造生成、Multilayer Builder GUIを使用したHigh-k/メタルゲートスタック(詳細は動画をご覧ください)
    • 例えば2次元材料の機械的および熱的性質の計算
    • 表面加工モデル(熱的ALD & ALE)
    • 従来型の力場関数が未実装或いは実装困難な場合
  • 様々なバルク材料および界面用のトレーニング済みMTPのライブラリが利用可能

機械学習力場関数の自動生成

  • 結晶、アモルファスのバルク、界面、および分子のための、自動トレーニングツールとGUIテンプレートを完備
  • 幾つかの異なる初期構成から並行してアクティブラーニングMDを開始することによる、より効率的なDFTトレーニングデータの生成
  • MTPトレーニングフレームワークの改善により、非常に異なる構造のみからトレーニングデータセットを構成することが可能に

機械学習力場関数に基づく表面加工モデリング

  • 表面加工モデリング専用にトレーニングしたMTP(ML力場)の使用により、熱的ALD/ALE加工をab initio計算と同等の精度で効率的にシミュレーション可能
  • 収率を最適化するためのフィーチャスケールモデルのパラメータを取得可能
  • HfO2表面(ALD)へのHfCl4の堆積のシミュレーション用に事前トレーニング済みのMTPを実装
  •  特別なMTPトレーニングプロトコルを使用して、新規のプロセス/材料用のML力場を生成

 

複雑な材料、界面、多層スタックの現実的な物理

  • LCAO基底関数系に基づくハイブリッドDFTHSE06-DDH法の利用により、1000以上の原子から成る現実的な系の正確な電子状態計算が可能
    • 金属、および金属、半導体、絶縁体を含む界面/スタックの計算が可能
    • 1000以上の原子から成る系では2倍の高速化、小規模なシステムでは最大20倍の高速化
  • 電子-フォノン結合計算の10倍の高速化により、多数のk点、q点を使用した移動度の計算が可能に
  • 系の単位包が大きい場合、ハミルトニアン導関数の計算が100倍以上高速化、また動力学行列の計算も精密化かつ高速化
    • ウィグナー・ザイツ法により、小さな単位包を用いても正確な計算が可能
    • 電子-フォノン結合、移動度、フォノンバンド構造、フォノンDOS、ラマン、誘電テンソル、および電気光学テンソルの計算に重要

現実的なナノエレクトロニクスIV特性

  • 新規に実装されたワンショット自己無撞着ボルン近似法を使用しにより、バルク的なデバイスなど、強い電子-フォノン結合を有する系の非弾性輸送の計算が改善
  • HSE06-DDH-NEGFの利用により、IV計算の高速化、および界面におけるバンドギャップの精密な描述が可能
  • 輸送方向に関してノイマン境界条件を課すことにより、より正確なオン状態の計算が可能に(ディリクレ境界条件を課した場合と比較して)

DTCOによる2次元材料FETエンジニアリング

  • マルチスケールアトミスティックQuantumATK: 様々なパラメータが2D FETの性能(Id-Vg、Id-Vd、およびC-V特性)に与える影響を調べるためのTCADワークフロー
    • 様々な2D材料およびレイヤー数から成るチャネル
    • ソース/ドレインの材料と方向
    • ゲートスタックの材料パラメータ
    • デバイスの構造と寸法
    • ドーピング濃度と界面トラップ分布
  • DTCOワークフローの設定および結果を分析するためのインタラクティブなGUIを完備(詳細についてはビデオをご覧ください)

新規STT-MRAMメモリのデザイン

  • 有限バイアス印可時のスピン伝達トルクの効率的な計算により、様々な材料から成るSTT-MRAMデバイスのMTJに対する磁化スイッチング能力のモデル化が可能

電池材料モデリングに関する改善

  • 電池材料の新しいイオン伝導度と自己拡散分析
  • 液体電池の電解質をモデル化する際に、古典的力場関数にDFTから推定された長距離静電相互作用を加味することが可能

 

ポリマーの計算に関する改善

  • アルコール-イソシアネートの架橋反応、および硫黄加硫反応のためのCrosslink Builderテンプレートを実装
  • 架橋反応シミュレーションの高速化
  • MDおよび分子構造の最適化において、結合長と結合角に拘束条件を課すことが可能に

NanoLab GUIに関する改善

  • 新しいNanoLabGUIレイアウトにより、複数のシミュレーションに基づくデータ集約型プロジェクトを効率的に処理可能(詳細についてはビデオをご覧ください)
  • より安定化かつ効率化したJob Manageによるジョブのサブミットとモニタ
  • プロットフレームワークの改善: 2軸を異なるスケール(例えば、対数スケールと線形スケール)に設定したり、特定の軸に一致するようにデータを色分けする、などの機能を追加

QuantumATK T-2022.03のご利用について

  • メンテナンスサービスを受けておられるお客様SolvNetPlusから、QuantumATK T-2022.03、リリースノート、およびインストールガイドのダウンロードが可能です。
  • QuantumATK T-2022.03リリースには重要なライセンス更新が含まれており、新しいQuantumATK T-2022.03バージョンの実行を希望される全てのユーザーは、ライセンスファイルを更新する必要があります。 ご不明な点がございましたら、弊社までお問い合わせ、または御社のライセンス管理者までお問い合わせください。

追加リソース

QuantumATKの詳細について

QuantumATKにご興味のある方は、詳細について、こちらのサイトから、もしくはquantumatk-japan@synopsys.com までお問い合わせください。