講演情報
[8p-P11-8]AIモデルによるプロセス評価値を用いた半導体乾燥プロセス最適化
〇久保 友輔1、中野 佑宇唯1、村島 広衛1、國枝 省吾1、佐々木 悠太1、塙 洋祐1 (1.株式会社SCREENホールディングス)
キーワード：
半導体、プロセスインフォマティクス、機械学習
従来の半導体乾燥プロセス開発は、電子顕微鏡（SEM）画像を用いた倒壊率計測によりプロセスの良し悪しを評価していた。しかしながら、SEM像を用いた倒壊評価は時間的コストがかかるという課題がある。そこで、短時間で取得できる光学顕微鏡画像の干渉縞パターンから倒壊率を推定するAIを開発した。AIが推定した倒壊率を用いてプロセス最適化することで、従来よりも約68%少ない時間で乾燥プロセス条件を最適化することに成功した。