SEMI102 薄膜製造のための人工知能..

このコースでは、研究、開発、生産に対する機械学習と AI ベースのアプローチがどのようにクリーンルーム プロセスにメリットをもたらすかについて説明します。時間とともに変化する機器のパフォーマンスを AI ベースで特定し、現在必要なメソッドの結果に使用された以前のレシピの影響は、AI を使用してプロセスの変動性を低減する方法のほんの一部にすぎません。

このコースはもともと 2020 年 8 月に記録されましたが、現在は e ラーニング形式で提供されています。

SEMIスタンダードPVおよびPVマテリアル中国合同TC支部2020年春季会合
このコースでは、研究、開発、生産に対する機械学習と AI ベースのアプローチがどのようにクリーンルーム プロセスにメリットをもたらすかについて説明します。時間とともに変化する機器のパフォーマンスを AI ベースで特定し、現在必要なメソッドの結果に使用された以前のレシピの影響は、AI を使用してプロセスの変動性を低減する方法のほんの一部にすぎません。

コーネル大学のチームは、AI アプローチを適用して、移動するシャトルと接点の間のギャップを適切に制御する必要がある RF ウェイクアップ NEMS (Nano ElectroMechnical System) スイッチの開発に関わるリソグラフィーとエッチングのプロセスを最適化しました。リソグラフィーの結果を予測するためのデシジョン ツリー ベースの AI モデルについて報告します。

この研究は、特徴抽出とプロセス変数のモデリングに CD-SEM 画像を使用して、プラズマ エッチングとリソグラフィーと薄膜エッチングの組み合わせ予測に適用されています。プロセスモデリング CAD ツールをトレーニングしてプロセス開発エクスペリエンスを向上させるための追加のアプローチが開発されています。