半導体光学計測のためのAI駆動の次世代技術:レビュー
Weiwang Xu1, Houdao Zhang1, Lingjing Ji1
1Shanghai Precision Measurement Semiconductor Technology, Inc., Shanghai 210700, China.
Micromachines
|August 28, 2025
まとめ
人工知能 (AI) と光学スペクトロコピーは,アングストームスケールの半導体製造メトロロジーに画期的な進歩をもたらします. インテリジェント・メトロロジーの進歩のためのデータ品質とモデルの一般化に課題が残っています.
科学分野:
- 半導体製造
- メトロロジー
- 光学スペクトル
- 人工知能
背景:
- 従来の計測は,アングストームスケール半導体製造と3D統合において,精度,速度,および非破壊性の制限に直面しています.
- 光学スペクトロスコピーは有望ですが,複雑な製造環境では技術的な障壁に直面しています.
- 次世代の半導体製造には,高度でインテリジェントな計測ソリューションの必要性が不可欠です.
研究 の 目的:
- AI-光学スペクトロスコピーの統合パラダイムを分類する:前置代用モデリング,逆予測,物理情報ニューラルネットワーク (PINN) および多レベルアーキテクチャ.
- ツール対ツール (T2T) マッチングや高面比 (HAR) 構造特性などの産業用計量学の課題に対するAI光学スペクトロスコピーの有効性をベンチマークする.
- 将来のインテリジェント半導体メトロロジーの開発のための未解決のボトルネックを特定する.
主な方法:
- 光学スペクトロスコピーに適用されるAIアルゴリズムの分類 (代理モデル,逆モデリング,PINN,マルチレベルネットワーク).
- 各AI光学スペクトロスコピー経路の実施効率と限界の方法論的評価
- 産業用メトロロジーシナリオでAI技術を検証するためにJ-プロファイラーソフトウェア 5.0を使用したアプリケーションケーススタディ.
主要な成果:
- ツールツーツール (T2T) のマッチングを含む,AI-光学スペクトロスコーピーの融合は,重要な産業課題に取り組むのに重要な有効性を示しています.
- AI技術は,アングストームスケール時代の半導体計測の技術的ブレークスルーを提供します.
- データの正確性,不十分なデータセット,クロススケール互換性などの主要な課題が残っています.
結論:
- AIと光学スペクトログラフィの統合は,半導体計測の進歩に不可欠です.
- 将来の研究は,モデルの一般化を強化し,データ戦略を最適化し,リアルタイムのパフォーマンスを精度でバランスにする必要があります.
- 現在のボトルネックへの対処は,インテリジェンス主導の先進半導体製造への転換を触発します.
