この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式サイトにアクセスして許可を申請してください。 製造業者は、ウェハーをチップに切断する前に、何百もの製造工程を経ます。このプロセスでは、220億ドルの光学半導体ウェハ検査装置が重要な役割を果たします。 1967年に設立された米国の半導体およびディスプレイ機器メーカーであるアプライドマテリアルズは最近、ビッグデータと人工知能技術を統合した新世代の光学半導体ウェハ検査機を発売した。これにより、より多くのウェハを自動的に検査し、チップに影響を与える可能性のある致命的な欠陥をさらに発見できるようになる。 なぜAIが半導体製造業界に参入するのでしょうか?アプライドマテリアルズの副社長キース・ウェルズ氏は、海外メディアのベンチャービートとのインタビューで次のように語った。
一方、感染症の影響で世界的にチップ不足が深刻化しており、メーカーが生産能力を増強するにつれ、ウェハテストのコストも上昇している。 10年前、メーカーの製造コストは約90億ドルでしたが、現在では2倍になっています。チップ製造設備のコストを下げることでコストを抑制できたとしても、製造の遅れや検査の不備により工場が稼働停止し、多大な損失が発生します。 メモリチップの場合、1 週間のダウンタイムにより年間生産量が 2% 減少する可能性があります。さらに、チップの価格は時間の経過とともに急速に下落するため、スケジュールが遅れると収益に大きな打撃を与える可能性があります。 とはいえ、半導体技術はますます複雑かつ高価になってきています。世界中のチップメーカーにとって、高度な製造プロセスノードの開発と導入にかかる時間を短縮することは、数十億ドルの利益を意味する可能性があります。 一方、線幅の微細化が歩留まりを阻害する大きな要因となり、チップ欠陥の検出や修正が困難になり、検査作業はますます複雑化しています。 アプライドマテリアルズによると、3Dトランジスタの形成に使用される形成および複数の処理技術によっても、歩留まりに影響を与える欠陥が生じる可能性があるという。 市場分析会社VLSIリサーチのCEO、ダン・ハッチソン氏は次のように述べた。
半導体製造業界にAIを導入するには?この新しい検査システムは、現在アプライド マテリアルズ社が製造する最も高速な検査装置であると理解されています。 キース・ウェルズはこう言う。
このシステムは、速度、高解像度、高度な光学技術を組み合わせて、スキャンごとにより重要な歩留まりデータを収集し、生産を減速するかどうかを決定し、ウェーハがさまざまなレベルのリスクにあるときに警告を発し、重大な欠陥を捕捉するコストを 3 分の 1 に削減します。 同時に、このシステムにより、チップ製造業者はプロセス フローにさらに多くのチェックポイントを挿入できるようになります。ビッグデータの利用可能性により、「ラインモニタリング」が強化されます。これは、歩留まりの逸脱を発生する前に直ちに検出し、歩留まりを保護するためにウェハ処理を停止する統計的プロセス制御アプローチです。これにより、根本原因の追跡、是正措置の迅速化、および大量生産の再開が可能になります。 注目すべきは、Applied Materials が発売した新世代の光半導体ウェーハ検査装置に、コアとなる ExtractAI テクノロジーが統合されていることです。 アプライド マテリアルズのデータ サイエンティストが開発したこのテクノロジーは、ウェーハ検査における最も困難な問題、つまり高性能光学スキャナーによって生成される何百万もの信号や「ノイズ」から歩留まりを低下させる欠陥を迅速かつ正確に特定し、起こり得る問題の数を 100 万から 1,000 に減らすという問題を解決します。 ExtractAI は、ベンダーベースの光学検査システムによって生成されたビッグデータと、推論を通じて特定の歩留まり信号を分類し、歩留まりの障害を区別する電子ビームレビューシステムである SemVision との間にリアルタイムの接続を確立します。 SemVision システムは世界で最も先進的で広く使用されている電子ビーム検査技術であり、世界中の 1,500 のチップ工場で導入されています。 キース・ウェルズはこう語った。
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