ניו-טק מגזין | ספטמבר 2018

) לעומת נתוני האמת (ציר Y . החיזוי (ציר 1 גרף « ) של עובי קו. כשם שהגרף מראה, הדיוק הוא של X מטווח נתוני העובי 4% , שהם 6A- כ

. החיזוי של מדידות חשמליות על ידי למידת מכונה. שוב, 2 גרף « מוצג החיזוי (נתוני אמת) וההתאמה הליניארית היא מצוינת. Y )X( בציר הצבעים השונים בגרף הימני והשמאלי מייצגים מוצרים שונים.

T 600 שמשתמש באותות ממכשיר מדידה של חברת נובה (זהו מכשיר מטרולוגיה בעל עושר רב של ערוצי Standalone מסוג מדידה) וחוזה מדידות חשמליות של שבבים. מדידות חשמליות נעשות בשלב שיחסית לשלב המדידה האופטית הוא מאוחר בתהליך הייצור. כך, למידת מכונה מייצרת ערך רב ליצרן שבבים שיכול לדעת את ביצועיהם החשמליים של השבבים בשלב מוקדם. הגרפים ממאמר משותף של ושל חברת GLOBALFOUNDRIES חברת . Timoney et al מאת 105850 X נובה (מאמר שזכה בפרס המאמר SPIE - AL -2018 מכנס הטוב ביותר בכנס). ) ניתן לראות כיצד דיוק אלגוריתם 3( בגרף מסוג למידת מכונה משתנה עם גודלו של מסד נתוני האימון, כאשר ככל שמסד

הנתונים גדל, כך משתפר הדיוק. כאן ניתן על ידי 15%- לשפר את דיוק האלגוריתם בכ פרוסות 10- הגדלת מסד נתוני האימון מ . מכיוון שבזמן 50- ) ל wafers סיליקון ( אימון האלגוריתם הראשוני מצויים ביד המשתמש רק מספר פרוסות, ברור כי יש ערך רב למערכת ביג-דאטה 'נושמת' שאוגרת את נתונים בזמן אמת ככל שהם מצטברים, מסננת ומאמתת את איכותם של הנתונים הרלוונטיים, ומעדכנת את האלגוריתם. לא רק גודל הדאטה חשוב עבור דיוק האלגוריתם אלא גם סוג הדאטה. בגרף ) מתואר סכמטית אופן ההתכנסות של 4( דיוק האלגוריתם עם גודל הדאטה עבור שני מקרים: באדום רואים את ההתכנסות האיטית יחסית עבור מקרה בו סט האימון

שונה באופיו מסט ה'מבחן', ובכחול את ההתכנסות המהירה יותר במקרה ששני הסטים דומים באופיים. בניסוי זה, על מנת לשלוט בסוג הדאטה הסטים רחוקים בזמן מסט המבחן או קרובים בזמן. ההתנהגות מדגימה ערך נוסף של 4 המוצגת בגרף מערכת ביג-דאטה, המאפשרת הכנסת שיקולי רלוונטיות לבחירת סוג הדאטה לאימון האלגוריתם ולעדכונו בזמן אמת. כך, השילוב בין למידת מכונה לביג-דאטה מייצבת את תהליך המטרולוגיה האופטית. אחת מהחוזקות של מטרולוגיה אופטית הוא מהירות המדידה ויעילותה שיכולות להגיע למדידה של עשרות רבות ומאות פרוסות סיליקון בשעה. תפוקת מערכת ) תלויה במספר Throughput המדידה ( הערוצים המדודים וגם כאן השימוש

תלות דיוק האלגוריתם במספר פרוסות הסיליקון ובסוג .4 גרף « נתוני האימון עבור שני מקרים (סט אימון השונה איכותית מסט ), כאן החיזוי הוא של 3( החיזוי באדום ולהיפך בכחול). כמו בגרף תוך שימוש באותות T600 תוצאות מודל פיסיקלי שנבנה עבור .i500 של

תלות דיוק האלגוריתם במספר פרוסות הסיליקון .3 גרף « שמצויות בנתוני האימון עבור חיזוי של רוחב קו. החיזוי משתמש ונתוני האמת הם ממודל פיסיקלי i500 באותות אופטיים ממכונת .T600 מבוסס פתרון של משוואות מקסוול שנבנה עבור מכונת פרוסות סיליקון. 10 עבור 1- הדיוק מנורמל ל

New-Tech Magazine l 28