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2:45 PM - 3:00 PM JST(5:45 AM - 6:00 AM UTC)

[16p-W9_222-5]Prediction of SiO₂/Si₃N₄ Wet Etching Amount Under Various Etchant Conditions Using Gaussian Process Regression

〇(M1)Yusuke Hirata¹, 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得るためのレシピ最適化が重要である．本研究では薬液濃度および温度条件を考慮したガウス過程回帰モデルにより，エッチング量（Etching Rate: ER）の予測を行う．濃度や温度の影響をモデル中の平均関数に反映することで，複数の薬液条件下で，限られたデータからの高精度な予測を実現した．

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[16p-W9_222-5]Prediction of SiO2/Si3N4 Wet Etching Amount Under Various Etchant Conditions Using Gaussian Process Regression

Keywords:

[16p-W9_222-5]Prediction of SiO₂/Si₃N₄ Wet Etching Amount Under Various Etchant Conditions Using Gaussian Process Regression