環繞式閘極(GAA)電晶體架構將成為高階半導體製程技術的另一個分水嶺，此結構可在更小的面積當中堆疊多個鰭片，在既定的電晶體效能下達成電晶體微縮的效果，但其製造生產的困難度較FinFET更高。針對新電晶體架構環繞式閘極元件，掌控三維結構與元素分布，以及元件內部應力變化將成為半導體製程參數調控的關鍵因素，建立自動化三維斷層掃描技術與高階元件應力分析技術，為目前高階半導體檢測重要的發展目標，本期「高階半導體檢測技術」專題將有相關探討。此外，在先進半導體製程推進過程中，極紫外光微影(EUV)技術的開發與製程原物料不純物的控制，亦是先進半導體製程良率提升與維持技術優勢的關鍵，專題中針對半導體先進材料超痕量分析技術與關鍵極紫外光微影製程所需檢測技術亦做了深入的剖析與說明。期能透過精密的高階半導體檢測技術扮演幕後推手，在半導體製程「坐3望2搶1」的研發競爭邁入全新階段之際，加速並落實國內先進晶片製造及元件應用之技術深耕與自主化能力。

應用人工智慧於設備劣化檢監測達到設備零故障及生產零中斷
工業設施或工廠營運不斷追求降低成本、提高效率，因而有智慧工廠的倡議，朝向製程優化、節能減排、設備可靠、工安預警等各面向分別努力。在數位轉型的典範移轉中，如何善用人工智慧(AI)技術成功應用在以上環節，將成為企業未來決勝的關鍵。
 

本期「設備劣化檢測診斷數位AI應用」技術專題將介紹管網AI洩漏聲振診斷技術、以AI即時演算法應用於洩漏監測系統、石化製程系統響應AI預測技術、設備安全AI系統開發平台。洩漏偵測方法種類繁多，一般要求快速偵漏及定位，偵測訊號結合AI技術可提高辨識率及減少假警報。在工廠製程系統監測導入AI技術，可以有效分析多元參數的複雜系統，準確預測設備的劣化行為，及反推系統操作維護的最佳化參數，動態追蹤設備壽命。另外應用於設備檢測領域中，可提升瑕疵檢測的速度及減少人為誤差。專題中也特別介紹設備安全評估用的AI技術平台，預嵌入各式設備劣化診斷的特徵擷取法則及診斷準則，以及各式AI模型，讓非機器學習領域背景的專家們以最簡單的方式建立AI評估流程，快速完成設備安全的評估工作。希望讓國內相關業者能更清楚了解設備劣化檢測診斷數位AI應用，智慧保固監控技術將可以早期自動辨識工廠設備異常劣化，發出預警，提高設備可靠度，降低維護成本，保障資產管理全生命週期，確保企業的投資收益，達到設備零故障及生產零中斷的目的。

主題專欄與其他
智慧感測專欄「巨磁阻(GMR)磁通漏檢測模組開發」介紹使用巨磁阻感測元件開發適用於製程管線之磁通漏檢測模組。化學/化工專欄「化學鍍製備金電極血糖試紙介紹」分上下兩期概述各類感測器的基本知識。循環經濟專欄「高矽質廢棄物高值循環技術」說明工研院材化所高矽質廢棄物圓球化特用設備及製程技術，可有效改善高矽質廢棄物之圓球度，提高整體材料性能。市場瞭望專欄「日本太陽光電產業資源循環技術發展」一文整理日本在太陽光電發展的近況以及其在廢太陽光電模組的回收再生機制；「奈米纖維素的發展趨勢及應用前景」則探討全球奈米纖維素之主要生產廠家及應用商品。專文篇篇精彩，歡迎賞閱！