Een onderzoek naar kromlijnig ontwerp en de impact ervan op de fabricage van maskers en wafers

Optische nabijheids correctie (OPC) wordt gebruikt om het maskerontwerp te moduleren om de beeldfout van het masker naar de wafer te compenseren. Naarmate de omvang van het ontwerpkenmerk kleiner wordt naarmate het technologieknooppunt vordert, is OPC een sleuteltechnologie geworden om de zorg voor procesvariabiliteit in de productie van halfgeleiders aan te leren. Onlangs, met de volledige adoptie van EUV-lithografie en de geboorte van EUV-lithografie met hoge NA met zijn toegevoegde complexiteit in vergelijking met de DUV-lithografie, heeft de huidige computationele lithografie de datamuur bereikt die een groot aantal computerbronnen vereist, zoals CPU-kernen, en dit veroorzaakt een langer Turn-Around-Time (TAT) probleem in de productie. Het is ook bewezen dat inverse lithografie een efficiënte manier is om het procesvenster te verbeteren, maar het gebrek aan rekenkracht maakt het moeilijk om het in de productie toe te passen. Gezien de hierboven genoemde uitdagingen, is machine learning een potentiële oplossing geworden om de rekentijd en -bronnen drastisch te verminderen. In dit werk zal de kandidaat zich verdiepen in computationele lithografie-engineering, inclusief resolutieverbeteringstechnieken (RET) en proberen de machine learning-benadering te combineren om levensvatbare adoptie van opkomende computationele lithografietechnieken te zoeken.