| 講演名 | 2018-03-01 転移学習に基づく効率的なリソグラフィホットスポット検出器の生成手法 鈴木 脩平(会津大), 富岡 洋一(会津大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 半導体の微細化が進むにつれて，ウェハー上に転写されるパターンの忠実度が低下している．このため， 最先端の製造プロセスにおいては，欠陥を生じやすいパターンであるホットスポット (HS) を設計段階で検出，修正す ることが歩留まりやチップの信頼性の向上のために必要不可欠となっている．近年，比較的正確で早くHS を検出で きることから，機械学習を用いたHS 検出手法が注目されているが，製造プロセスや光源条件などの対象とする条件 が変わる度に大量の学習用データを集めて再度訓練を行わなくてはならず，検出器の構築には多大な労力を要する． そこで，本研究では既存のHS 検出器からの転移学習を応用し，従来と同程度の検出器を短時間に生成する手法を提 案する．実験では，転移学習を用いない場合に比べて，約 27 分の 1 の時間で従来手法とほぼ同じ精度のHS 検出器を 構築することができた． |
| 抄録(英) | As semiconductor features shrink in size, the ?delity of the layout pattern transferred onto the wafer decreases. A layout pattern that induces defects with high probability is called hotspot (HS). In advanced manufacturing process, it is indispensable to detect and ?x such HS at the design stage in order to improve the yield and chip reliability. In recent years, HS detection method using machine learning has received attractive attention because it is fast and relatively accurate. However, it is necessary to collect a large amount of training samples under the target condition such as process and light condition. Therefore, construction of HS detector requires much e?ort. In this research, we propose a method to generate a HS detector in short time by transfer learning from an existing HS detector. In the experiments, we achieved about 27 times faster construction of HS detector than a conventional method, for which the accuracy is comparable. |
| キーワード(和) | DFM / リソグラフィ / ホットスポット / 畳込みニューラルネットワーク / 転移学習 |
| キーワード(英) | DFM / Lithography / Hotspot / CNN / Transfer learning |
| 資料番号 | VLD2017-106 |
| 発行日 | 2018-02-21 (VLD) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD / HWS |
|---|---|
| 開催期間 | 2018/2/28(から3日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | Okinawa Seinen Kaikan |
| テーマ（和） | システムオンシリコンを支える設計技術 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 越智 裕之(立命館大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroyuki Ochi(Ritsumeikan Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 峯岸 孝行(三菱電機) |
| 副委員長氏名（英） | Noriyuki Minegishi(Mitsubishi Electric) |
| 幹事氏名（和） | 永山 忍(広島市大) / 新田 高庸(NTTデバイスイノベーションセンタ) |
| 幹事氏名（英） | Shinobu Nagayama(Hiroshima City Univ.) / Koyo Nitta(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on VLSI Design Technologies / Technical Committee on Hardware Security |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 転移学習に基づく効率的なリソグラフィホットスポット検出器の生成手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Efficient Generation of Lithography Hotspot Detector based on Transfer Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | DFM / DFM |
| キーワード(2)（和/英） | リソグラフィ / Lithography |
| キーワード(3)（和/英） | ホットスポット / Hotspot |
| キーワード(4)（和/英） | 畳込みニューラルネットワーク / CNN |
| キーワード(5)（和/英） | 転移学習 / Transfer learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 鈴木 脩平 / Shuhei Suzuki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 会津大学(略称：会津大) University of Aizu(略称：UoA) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 富岡 洋一 / Yoichi Tomioka |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 会津大学(略称：会津大) University of Aizu(略称：UoA) |
| 発表年月日 | 2018-03-01 |
| 資料番号 | VLD2017-106 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | VLD-455 |
| ページ範囲 | pp.103-108(VLD), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-02-21 (VLD) |