講演情報
[14a-K201-5]D最適計画に基づく初期学習データセットにより訓練された機械学習モデルを用いたプラズマエッチング条件最適化過程の解析
〇森崎 諒1、大森 健史1、森 靖英1、高野 直人2、朝倉 涼次2 (1.日立研開、2.日立ハイテク)
キーワード：
エッチング、実験計画法、説明可能なAI
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。