特許
J-GLOBAL ID：202103008523027206
先進的機械学習技術を通じた計測正確度の自動最適化
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
特許業務法人YKI国際特許事務所
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2020-526582
公開番号（公開出願番号）：特表2021-503181
出願日： 2018年11月14日
公開日（公表日）： 2021年02月04日
要約：
重要パラメータ参照値所与時に機械学習技術を用い固定パラメータ値を予測する。例えば、1個又は複数個の重要パラメータと、スペクトル例えば分光エリプソメトリスペクトル又は正反射率スペクトルに係る低次元実数値ベクトルとに基づき、ニューラルネットワークを訓練できる。もう1個のニューラルネットワークによりその低次元実数値ベクトルをマッピングできる。2個のニューラルネットワークを用いるときには、ニューラルネットワークのうち1個を、スペクトルを低次元実数値ベクトルへとマッピングするよう訓練できる。もう1個のニューラルネットワークを、重要パラメータと他方のニューラルネットワークからの低次元実数値ベクトルとに基づき固定パラメータを予測するよう訓練できる。
請求項（抜粋）：
プロセッサを用い、半導体ウェハの重要パラメータの値に基づきニューラルネットワークで以て固定パラメータの値を予測するステップを有し、
前記ニューラルネットワークが、1個又は複数個の前記重要パラメータと、スペクトルに係る低次元実数値ベクトルと、に基づき訓練されたものである方法。
IPC (3件)：
H01L 21/66
, G06N 3/08
, G06N 3/04
H01L21/66 J
, G06N3/08
, G06N3/04 154
4M106AA01
, 4M106AA09
, 4M106BA04
, 4M106CA21
, 4M106CA38
, 4M106CA48
, 4M106DB02
, 4M106DB07
, 4M106DB08
, 4M106DH12
, 4M106DH31
