Sandbox混合计量图像处理工具简化新工艺配方实验
Sandbox推出Weave混合计量图像处理工具，与AI建模平台配合，从SEM和TEM数据中提取轮廓，减少手动测量。可聚合多来源计量数据，提升蚀刻和沉积步骤精度，实验次数降低八倍，助力新工艺配方开发。
Sandbox上个月推出了一款混合计量图像处理工具，名为Wea ve。其核心目标十分明确：提升蚀刻与沉积工艺的计量精度，使新工艺配方的实验更加简便，最终降低工艺技术开发成本。Wea ve与SandBox Studio AI建模平台协同运作，借助机器学习算法从扫描电子显微镜（SEM）和透射电子显微镜（TEM）数据中提取并分析轮廓，帮助工程师大幅减少手动测量的繁琐工作。
半导体工艺技术日益复杂化
现代芯片制造技术的研发投入动辄高达数十亿美元，且仍在持续攀升。企业不仅要筛选合适的材料，设计满足功率、性能与面积（PPA）要求的晶体管结构，还必须开发出正确的工艺配方——这些配方还需充分考虑实际晶圆厂工具如何处理这些材料和结构。
目前，工艺开发的最后阶段基本依赖反复试验，成本高昂且耗时漫长——材料和工具极为昂贵，加工一片晶圆往往需要数周甚至数月时间。
“对客户而言，最大限度缩短获取正确工艺配方所需的时间至关重要。”SandBox Semiconductor首席执行官Meghali Chopra向EE Times表示，“我们通过计算建模平台，帮助工艺工程师模拟工艺结果，从而更快地获得配方。”
开发新工艺技术时，一个关键环节是准确了解器件结构及其制造方式——这对新型3D NAND、DRAM和栅极全能晶体管尤为重要。如何实现这一目标？一个有效方法是利用从晶圆厂多个工具收集的计量数据，因为没有任何一种工具能包罗万象。这就是所谓的混合计量。
“我们相信，不存在一个单一、完美的计量工具能解决所有问题；相反，我们采用混合计量策略。”Chopra表示。
然而，问题随之而来：从多个来源获取数据，容易出错、耗时，有时甚至根本无法实现。Sandbox的数据显示，工艺开发工程师通常需要花费近20%的时间手动测量SEM和TEM图像。而Wea ve正是为此应运而生。
“我们实现了自动化提取，能够为工艺工程师节省大约20%的时间，纯粹依靠自动化提取功能。”Chopra说。
该工具能够聚合来自不同来源的数据，利用机器学习技术分析SEM、TEM、光学关键尺寸（OCD）光谱和横截面数据的轮廓，从而提升计量的精度与准确性。据SandBox称，这能大幅减少工程师的手动工作量——实验次数最多可降低八倍——同时提高计量准确性，为提升良率提供更深入的洞察。
通过聚合和校准来自不同来源的数据，SandBox将分析流程简化并集成到其建模框架中，使工程师能够利用这些数据做出有依据的工艺预测。与通用的AI模型不同，SandBox使用的是为半导体生产工艺量身定制的行为物理模型，这些模型考虑了不同材料以及实际晶圆厂工具的工作原理。
“因此，借助所有这些计量数据，工程师现在可以依托手中的全部工具来预测工艺基础。”Chopra说，“我们能够做到这一点，是因为我们简化了基于行为物理的模型，让工艺工程师能够实际建模自己的工艺空间。我们运行物理模拟，再用机器学习来增强这些模拟。所有模拟和预测都受物理框架约束，这往往使预测更加准确。”
此外，SandBox还提供了半导体专用的可视化工具和量身定制的用户界面。
“我们还拥有针对半导体领域的可视化工具，用户在处理庞大的多维流程步骤集时非常需要这些工具，同时我们提供了定制化的UI体验。”Chopra说。
与行业深度合作
要开发基于物理的模型和机器学习工具，SandBox必须与业界紧密合作，了解晶圆厂工具的工作原理、材料如何与这些机器配合，以及芯片制造商的具体需求。SandBox与代工厂、存储器制造商以及蚀刻和沉积工具制造商（如应用材料公司和LAM研究公司）均有合作。不过，该软件并不会从工具制造商提供的数据中学习。
“软件纯粹是从输入的经验数据中学习的，这是我们方法的核心价值之一。”Chopra说，“它可以与任何类型的蚀刻或沉积工具、任何计量工具配合使用。输入数据主要包括几何形状、工艺工程师自行输入的OCD测量值、横截面SEM测量值，以及实验过程参数。”
“因此，工具中没有来自工具制造商的信息输入到软件中。仅凭计量数据和过程参数，AI模型就能从提供给它的任何内容中学习。它从所有不同类型的计量数据中学习，然后利用我们的模型库来理解系统中发生了什么，从而我们可以在整个工艺空间中进行预测。”
Wea ve的核心作用，是帮助工程师快速将观察结果与工艺参数关联起来。目前该软件主要聚焦于蚀刻和沉积，这凸显了平台对3D NAND、DRAM制造商以及栅极全能晶体管时代代工厂的重要性。不过，SandBox表示，该方法可以应用于任何工艺类型。
本质上，软件根据工艺输入来解释计量数据，提供对当前工艺过程的洞察。它不需要特定工具的专业知识，但需要对数值建模有深刻理解，才能准确建立这些联系。
“由于工具制造商和芯片制造商都在进行这类工艺开发，我们与芯片制造商和工具制造商在广泛的应用中全面合作，因为工艺开发本来就是他们工作的核心。”Chopra说，“每天，这些公司中的大多数都在进行工艺开发。要么是工艺良率问题，要么是关键尺寸的均匀性问题——这些都是他们需要解决的。”
SandBox平台的设计目标是让用户能够创建自己的计算模型，而无需自行消化庞大的工艺空间。借助这个AI平台，他们可以通过数据驱动的定量策略来定义工艺参数，从而减少实验次数、提高工艺质量，最终有望降低工艺开发成本并最大化良率。
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