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2:30 PM - 2:45 PM JST(5:30 AM - 5:45 AM UTC)

[16p-W9_222-4]Prediction of Si₃N₄ Wet Etching Amount Under Single Concentration and Temperature Condition Using Gaussian Process Regression with a Small Dataset

〇(M1)Yusuke Hirata¹, Koki Shibata¹, Naoko Misawa¹, Takashi Ota², Yuki Yoshinaga², Chihiro Matsui¹, Ken Takeuchi¹ (1.Univ. Tokyo, 2.SCREEN Semiconductor Solutions Co., Ltd.)

Keywords:

Wet etching,Gaussian process regression

半導体製造プロセスにおける枚様式ウェットエッチングでは，適切なエッチング量を実現するためにレシピを最適化することが必要とされる．本研究では，ウェハの回転数や液薬を滴下するノズルの動きをパラメータとして，ガウス過程回帰モデルを用いることで，少数の学習データセットでも正確なエッチング量予測ができることを示した．また，異なるデータパターンを示すデータセットを組み合わせて学習することで，モデルの汎化性能が向上することも示された．

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[16p-W9_222-4]Prediction of Si3N4 Wet Etching Amount Under Single Concentration and Temperature Condition Using Gaussian Process Regression with a Small Dataset

Keywords:

[16p-W9_222-4]Prediction of Si₃N₄ Wet Etching Amount Under Single Concentration and Temperature Condition Using Gaussian Process Regression with a Small Dataset