講演情報
[8p-S202-7]半導体製造装置における機械学習を活用した樹脂耐薬評価の高速化
〇仲村 武瑠1、山家 暢1、國枝 省吾1、塙 洋祐1、上島 仁2、新谷 俊了2、杉山 竣哉2、林 慶浩3、吉田 亮3 (1.SCREENホールディングス、2.システム計画研究所、3.統数研)
キーワード：
半導体製造装置、機械学習
半導体製造装置において、新規プロセス採用時には装置材である樹脂の耐薬性試験が必要となる。その試験には、多くの時間・費用がかかり装置開発の課題となっていた。本課題に対し我々は試験コスト削減を目的に、樹脂の耐薬性を予測する機械学習モデルの開発を進めてきた。従来、耐薬性に関してあり/なしを予測する2値分類モデルを開発してきた一方で、耐薬性は複数の項目をもとに判定するため、2値の分類結果のみでは、判定結果に対する根拠が明確でない問題があった。そこで本発表では、判定結果の明確化に対する取り組みの１つとして、樹脂の薬液浸漬試験における重量の時間変化を予測するモデルの開発について報告する。