特許
J-GLOBAL ID：201303074486087350
半導体製造ツールを自己学習及び自己改善するための方法及びシステム
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (7件)：
蔵田 昌俊
, 中村 誠
, 福原 淑弘
, 峰 隆司
, 白根 俊郎
, 野河 信久
, 砂川 克
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2012-551343
公開番号（公開出願番号）：特表2013-518449
出願日： 2011年01月28日
公開日（公表日）： 2013年05月20日
要約：
製造ツールの性能を最適化するためのシステム及び方法が提供される。最適化は、レシピドリフティングと、製品出力メトリックと入力材料測定値とレシピパラメータとの間の関係を捕獲する知識の生成とを頼る。最適化されたレシピパラメータは、製造ツールの現在の状態に対する出力メトリックと入力材料の測定値とを予測する学習された関数の基礎から抽出される。ドリフティングと学習とは、ツールの性能の動的な最適化に関連し及び導き、動的な最適化は、ツールの動作条件を変更する場合に、製造ツールからの最適化された出力を可能にする。レシピドリフティングと関連する学習との特徴は、自律的に、又は、適切なユーザインタフェースを通じて外部から設定され、エンドユーザの相互作用を最適化するようにドリフトされることもできる。【選択図】 図11A
請求項（抜粋）：
アセットを製造する製造ツールと、
前記製造ツールによって処理された製造レシピを変更し、前記アセットを製造するために1つ以上の調節された製造レシピを生成するドリフトコンポーネントと、
アセット出力メトリックと、前記製造ツールによって処理される前記変更されたレシピに基づく前記製造ツールに対する入力材料測定値、レシピパラメータ、又は状態レコードのうちの少なくとも1つと、の間で、1つ以上の関数を推論し、前記1つ以上の関数は前記製造されるアセットに対するアセット出力メトリックを予測する、目的の自律学習エンジンと、
入力測定値と前記1つ以上の推論された関数とのセットとからレシピパラメータのセットを抽出し、ターゲットアセット出力メトリックの許容差内の予測された出力を持つ調節された製造レシピを生成する自律最適化エンジンと、
を具備する自律的な生物学に基づく学習システム。
IPC (4件)：
H01L 21/02
, G06N 3/00
, G06N 5/04
, G06Q 50/04
H01L21/02 Z
, G06N3/00 550C
, G06N5/04 550J
, G06N5/04 580A
, G06Q50/04 100
