В США научились оптимизировать техпроцессы производства чипов с помощью ИИ

Исследователи из Аргоннской национальной лаборатории связали искусственный интеллект с системой нанесения тонких плёнок атомарной толщины на кремний в ходе изготовления микросхем. Такие плёнки могут нести множество функциональных нагрузок: от изоляции элементов до придания транзисторам на кристалле особых характеристик. ИИ позволяет оптимизировать процесс нанесения плёнок и экономит время и деньги.

Источник изображения: Fotogrin/Shutterstock

Процесс нанесения тонкоплёночных покрытий носит название атомно-слоевого осаждения (ALD). Чаще всего в процессе ALD попеременно используются два прекурсора, которые в виде газа закачиваются в химический реактор с кремниевой пластиной. Каждый из них через время необходимо откачать, и так много раз. Качество и свойства нанесённой таким образом плёнки зависят от длительности каждого цикла. В процессе оптимизации исследователи должны множество раз извлечь образец и дать оценку покрытию.

Американские учёные смогли подключить к процессу ИИ с обратной связью с реактором. Алгоритм рассчитывает предполагаемый идеальный цикл нанесения атомарной плёнки и почти сразу получает данные о проведённой химической реакции. Больше нет нужды извлекать образец, проводить измерения и помещать его для дальнейшей обработки. Автоматика тут же корректирует параметры установки для улучшения результата наращивания плёнки. Благодаря ИИ процесс идёт намного быстрее.

Внедрение подобных систем на производстве позволит производителям чипов значительно ускорить разработку новых техпроцессов и даже улучшить существующие. Сегодня, когда традиционный КМОП-процесс подошёл к своему пределу — это более чем актуально.