[14a-K201-1~7] 8.3 Plasma nanotechnology

10:00 AM - 10:15 AM JST(1:00 AM - 1:15 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[14a-K201-5] Analysis of optimization trends in plasma etching recipe using machine learning model trained by D-optimal design-based dataset

〇Ryo Morisaki¹, Takeshi Ohmori¹, Yasuhide Mori¹, Naoto Takano², Ryoji Asakura² (1.Hitachi, Ltd., 2.Hitachi High-tech)

Keywords:

Etching,Design of experiments,Explainable artificial intelligence

半導体プロセスの重要技術であるプラズマエッチングにおいて、所望のエッチング形状を得るエッチング条件の獲得を目的に、機械学習手法が用いられている。本講演では、プラズマエッチングに関するドメインナレッジを有していない初学者にも、エッチング条件最適化が可能な手法を説明する。さらに、XAIを用いたエッチング条件最適化過程の解析結果に基づいて、その最適化性能を議論する。