基于机器学习和分子动力学的仿真方法及相关装置

本申请提供一种基于机器学习和分子动力学的仿真方法及相关装置，应用于半导体制造领域，在接收工艺菜单后；针对工艺菜单中的每一个工艺条件，将工艺条件输入至力场预测模型，输出得到所述工艺条件下的机器学习力场；最后，依据所述工艺条件下的机器学习力场进行分子动力学仿真，得到所述工艺条件下的仿真结果。通过机器学习方法，学习高精度的第一性原理计算数据，生成机器学习力场，模拟碳化硅在离子注入过程中发生的相互作用，从而对离子注入工艺进行仿真，实现高精度和高效的仿真计算，进而综合考虑不同工艺条件对器件设计工艺的影响，开发特定的工艺菜单，为碳化硅离子注入提供优化方案。