講演情報
[8a-N102-4]転移学習による深層学習エリプソメトリー解析空間拡張: 異種基板上薄膜に対する光学定数・薄膜構造の高速自動解析
〇五十嵐 柚希1、山本 祐輝1、岩山 廉1、黒川 直暉1、馬場 彬大1、西永 慈郎2、石塚 尚吾2、Hilfiker James3、藤原 裕之1 (1.岐阜大、2.産総研、3.J.A. Woollam Co., Inc.)
キーワード：
転移学習、半導体、光学スペクトル解析
近年、分光エリプソメトリー測定スペクトルから光学定数や薄膜構造を自動解析する深層学習エリプソメトリーが注目されている。しかし、従来のSi基板モデルは異種基板へ適用できず、基板ごとの再学習には約100時間を要する。本研究では、SiモデルにLoRA転移学習を適用し、Alおよびガラス基板用モデルを構築した。その結果、モデル構築時間を4時間以下、従来比96％短縮し、実材料薄膜でも高精度自動解析を実現した。