講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-11-29 10:30
ディープラーニングを用いたリソグラフィシミュレーションモデルの高精度化 ○渡辺友希・松縄哲明・木村泰己・野嶋茂樹(東芝) VLD2016-56 DC2016-50 |
抄録 |
(和) |
微細な半導体パターンを製造するにあたり,リソグラフィシミュレーションは必要不可欠な技術となっている.高精度なシミュレーションを実現するために,設計パターンの光学的な特徴に応じてウェハ上のパターン形状を予測するモデルが提案されているが,適切な特徴を捉えることが難しいという課題があった.本稿では,ディープラーニングの1種であるCNN(Convolutional Neural Network)を用いることで,設計パターンの特徴を自動で学習し,ウェハ上のパターン形状を精度良く予測する新しいモデルを提案する.実験結果から,提案するCNNモデルを用いることで,パターン形状の予測誤差を従来モデルの約30%に低減できることを示す. |
(英) |
Lithography simulation is an indispensable technology for today's semiconductor manufacturing processes. To achieve accurate simulation, a model which predicts wafer patterns based on optical features of design patterns has been proposed. However, it is difficult to define appropriate features. This paper proposes a new model using CNN (Convolutional Neural Network) which is a powerful technique from the field of deep learning. The CNN model automatically determines design pattern features, and predicts wafer patterns accurately. Experimental results show proposed CNN model can reduce the prediction error to 30% compared with the conventional method. |
キーワード |
(和) |
リソグラフィシミュレーション / レジストモデル / ディープラーニング / CNN / / / / |
(英) |
Lithography simulation / Resist Model / Deep learning / CNN / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 330, VLD2016-56, pp. 73-78, 2016年11月. |
資料番号 |
VLD2016-56 |
発行日 |
2016-11-21 (VLD, DC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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VLD2016-56 DC2016-50 |