Flex Electronics ウェビナー マスター クラス: 2021 年 5 月 (オンデマンド)

クリーンルームや新しいプリンテッド エレクトロニクス ツールでの製造は、多くの場合、装置、環境、材料の時間とともに変化するパラメーターの関数です。多くの場合、パラメーターには、さまざまなプロセス ステップやツール セット間で相互依存関係があります。従来は物理ベースのモデルと線形回帰が使用されてきましたが、これらでは多くの場合、根底にある変動を学習するには十分ではありません。

このコースでは、クリーンルームとプリンテッド エレクトロニクスの科学技術を、人工知能と機械学習によって実現される高度なデータ処理能力に結び付けるために必要な内容を学びます。クリーンルーム ツールは本質的に何百万もの内部変数を持つことができ、データセットから学習することができ、従来のフィードバック制御やプロセス安定化アプローチに対する強力かつ補完的なアプローチを提供します。

学習モデルは、画像 (CD-SEMS、光学画像)、時刻歴データ (発光分光法)、およびテキストのプロセス情報に基づいて開発されます。クラスのサブセットには、(1) 画像データを前処理して学習ベースのモデルを作成するアプローチ、(2) モデルの検証、(3) ナノメカニカル スイッチ製造への応用、および (4) クラウド ベースの実装、データ セキュリティ、およびデータの標準化。

キャンセルポリシー: オンデマンド番組のキャンセルは受け付けておりません。

イベント連絡先:
ミシェル・ファビアーノ
電子メール: mfabiano@semi.org
携帯電話: 310.930.7669