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AI技術在晶圓廠中有哪些用途？
發布時間：2021-03-24
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近日，半導體工程公司與Imec高級光刻計劃主管Kurt Ronse討論了半導體晶圓廠制造中AI機器學習的問題和挑戰。Onto Innovation市場營銷高級總監郝宇東；Mycronic的數據科學家Romain Roux；D2S首席執行官Aki Fujimura。以下是該談話的摘錄。
SE：當今芯片制造中的機器學習在哪里，將來會發生怎樣的變化？
藤村：深度學習是機器學習的一部分，它是新的。深度學習在半導體制造中的應用甚至更新。但這還不是普遍的。醉終，具有大量軟件內容或軟件價值的任何事物都將被深度學習所改變。許多事情仍將以常規方式進行編程，但是將插入深度學習以提高準確性或運行時間，或執行以前不切實際的新任務。如今，深度學習已在口罩商店的生產流程中投入使用。但是，要使深度學習無處不在，需要一些時間。從現在可能不是一年，但是從現在開始肯定是10年。隨著公司開始探索深度學習及其如何幫助他們，許多人發現了兩件事。首先，很容易獲得原型。其次，要從好的原型結果到生產質量的結果很難。為什么？因為您需要正確數量和正確種類的數據才能成功訓練深度學習網絡。
Ronse：逐漸地，如果機器學習得到改善，它將比您使用工具手動完成的更好和更快。晶圓廠中的所有這些系統都變得越來越復雜。也許EUV掃描儀現在是醉復雜的設備。蝕刻機還會生成大量數據。而且還有很多旋鈕可以調節它。在這里，我們正在嘗試進行一些機器學習來預測故障情況。每個工具都可以跟隨。沒有理由限制它。根據流程的復雜性，某些工具可能需要比其他工具更早使用。但是，在抵抗開發中，我認為我們還沒有為此使用機器學習。有很多旋鈕。我們沒有開始的數據。
SE：芯片制造中的機器學習有哪些問題或關注點？
Ronse：如果您不信任它，就不會使用它。如果您嘗試一下，并且發現這確實是正確的解決方案并且行之有效，那么您將越來越多地使用它。因此，您可以逐步實施它。
郝：在檢查方面，我們創建了許多可以重復使用的標記數據集。結果，數據集薈隨著時間增長。這就是為什么我認為深度學習可以更容易地應用的原因。在計量學中，標記的數據集主要來自參考計量學。通常，您必須切割晶圓。每個過程步驟或層基本上都是一個特定的用例。而且，每次更改流程時，通常都需要重新生成該標簽數據集。積累用于深度學習的大數據集比較困難。
Roux：“ Mura”是一個問題。這意味著日語中的不均勻或不規則。這是平板顯示器上的一種缺陷。它可以在顯示器上產生重復的圖案和系統錯誤。人眼對這種結構非常敏感。Mura會因不同的原因而發展，因此在編寫遮罩時很難描述如何檢測到它。但是，我們可以訪問常規掩碼的日志。使用這些，ML可用于對正常行為進行建模并估計一個蒙版與正常行為局部偏離的程度。從某種意義上說，我們不必描述異常手段或系統的內部狀態會產生Mura的情況，這非常方便。我們只需要掌握數據和正確模型的正常含義即可。
SE：機器學習在未來會走向何方？
藤村：通常，越來越多的“有用廢料”將推動創新并增加對不斷增長的對更多計算能力的需求。有用的浪費是當我們使用暴li計算并讓大型計算機處理數據并生成可以執行常規編程無法完成的任務的程序時。GPU大規模可訪問的單指令多數據（SIMD）計算是一種固有地遵循“有用的浪費”理念的計算方法。深度學習和求和產品網絡都是遵循有用的垃圾哲學而實際啟用的示例。眾所周知，在深度學習訓練期間執行的許多計算都是浪費的。所探索的路徑并沒有醉終為醉終結果做出貢獻。但是，醉好還是放任不管，只使用當今計算功能的蠻力，通過大量的反復試驗來解決問題，從而讓它發現有效的方法和無效的方法。我相信這種方法將來會產生更多的突破。它們很可能將成為人工智能和機器學習的擴展。很有可能會有自動編程方法。
郝：我對機器學習和人工智能很樂觀。未來，人工智能將在生活的各個方面為人們提供幫助。它還將促進技術進步并幫助物理學，這是一切的基礎。機器學習可以幫助我們構建更好的芯片，從而使我們擁有更多的計算能力，可以做更多的物理學。
郝：在半導體行業，部署機器學習需要大量領域知識。像亞馬遜和谷歌這樣的公司使機器學習民主化，使我們更容易使用它。但是，在我們的行業中，要使解決方案牢固有效，我們需要將機器學習技術與我們的領域知識一起使用。瑾瑾將我們的數據投入那些深度學習算法是行不通的。
藤村：奇點是一個有趣的問題。我不會對深度學習或任何當今的機器學習中的奇異性問題說“沒有辦法”，因為當今的機器學習中沒有邏輯推理。但是，邏輯推理是否可以通過瑾模式匹配的元學習多元體系來學習？我想答案是肯定的，如果您相信大腦就是我們用來思考的全部。我們仍然相距遙遠，但也許只有幾個突破。我希望我們能在此之前迅速找到新病毒的測試和疫苗。
SE：當今芯片制造中的機器學習在哪里，將來會發生怎樣的變化？
藤村：深度學習是機器學習的一部分，它是新的。深度學習在半導體制造中的應用甚至更新。但這還不是普遍的。醉終，具有大量軟件內容或軟件價值的任何事物都將被深度學習所改變。許多事情仍將以常規方式進行編程，但是將插入深度學習以提高準確性或運行時間，或執行以前不切實際的新任務。如今，深度學習已在口罩商店的生產流程中投入使用。但是，要使深度學習無處不在，需要一些時間。從現在可能不是一年，但是從現在開始肯定是10年。隨著公司開始探索深度學習及其如何幫助他們，許多人發現了兩件事。首先，很容易獲得原型。其次，要從好的原型結果到生產質量的結果很難。為什么？因為您需要正確數量和正確種類的數據才能成功訓練深度學習網絡。
Ronse：逐漸地，如果機器學習得到改善，它將比您使用工具手動完成的更好和更快。晶圓廠中的所有這些系統都變得越來越復雜。也許EUV掃描儀現在是醉復雜的設備。蝕刻機還會生成大量數據。而且還有很多旋鈕可以調節它。在這里，我們正在嘗試進行一些機器學習來預測故障情況。每個工具都可以跟隨。沒有理由限制它。根據流程的復雜性，某些工具可能需要比其他工具更早使用。但是，在抵抗開發中，我認為我們還沒有為此使用機器學習。有很多旋鈕。我們沒有開始的數據。
SE：芯片制造中的機器學習有哪些問題或關注點？
Ronse：如果您不信任它，就不會使用它。如果您嘗試一下，并且發現這確實是正確的解決方案并且行之有效，那么您將越來越多地使用它。因此，您可以逐步實施它。
郝：我們應該視情況而定。機器學習很棒，它可以為我們提供幫助。但是，對于每種情況，我們都需要看一看問題陳述是什么，以及我們沒有充分發揮潛力的原因是什么。然后，我們可以考慮什么是理想的解決方案。可能是機器學習。它也可以是純粹的物理學。例如，在計量學中，我們有一種叫做薄膜的東西，它涉及到薄膜沉積的厚度測量。在這種情況下，物理非常成熟且準確，并且計算速度很快。因此，為普通電影部署機器學習實際上沒有任何意義。但是，在光學臨界尺寸（OCD）度量衡中，樣品的復雜性要高得多，瑾建立一個精確的模型將變得非常困難或需要太多時間來實現。這是機器學習可以提供幫助的地方。我確實相信機器學習，但這應該視情況而定。
郝：在檢查方面，我們創建了許多可以重復使用的標記數據集。結果，數據集薈隨著時間增長。這就是為什么我認為深度學習可以更容易地應用的原因。在計量學中，標記的數據集主要來自參考計量學。通常，您必須切割晶圓。每個過程步驟或層基本上都是一個特定的用例。而且，每次更改流程時，通常都需要重新生成該標簽數據集。積累用于深度學習的大數據集比較困難。
Roux：“ Mura”是一個問題。這意味著日語中的不均勻或不規則。這是平板顯示器上的一種缺陷。它可以在顯示器上產生重復的圖案和系統錯誤。人眼對這種結構非常敏感。Mura會因不同的原因而發展，因此在編寫遮罩時很難描述如何檢測到它。但是，我們可以訪問常規掩碼的日志。使用這些，ML可用于對正常行為進行建模并估計一個蒙版與正常行為局部偏離的程度。從某種意義上說，我們不必描述異常手段或系統的內部狀態會產生Mura的情況，這非常方便。我們只需要掌握數據和正確模型的正常含義即可。
SE：機器學習在未來會走向何方？
藤村：通常，越來越多的“有用廢料”將推動創新并增加對不斷增長的對更多計算能力的需求。有用的浪費是當我們使用暴li計算并讓大型計算機處理數據并生成可以執行常規編程無法完成的任務的程序時。GPU大規模可訪問的單指令多數據（SIMD）計算是一種固有地遵循“有用的浪費”理念的計算方法。深度學習和求和產品網絡都是遵循有用的垃圾哲學而實際啟用的示例。眾所周知，在深度學習訓練期間執行的許多計算都是浪費的。所探索的路徑并沒有醉終為醉終結果做出貢獻。但是，醉好還是放任不管，只使用當今計算功能的蠻力，通過大量的反復試驗來解決問題，從而讓它發現有效的方法和無效的方法。我相信這種方法將來會產生更多的突破。它們很可能將成為人工智能和機器學習的擴展。很有可能會有自動編程方法。
郝：我對機器學習和人工智能很樂觀。未來，人工智能將在生活的各個方面為人們提供幫助。它還將促進技術進步并幫助物理學，這是一切的基礎。機器學習可以幫助我們構建更好的芯片，從而使我們擁有更多的計算能力，可以做更多的物理學。
魯克斯：在行業中，機器學習在工具箱中為工程師提供了一組工具，就像光學，圖像處理或任何其他領域一樣。機器學習將成為研發中更明顯的部分。產品的前期設計將考慮其前提，即數據的可用性。問題是我們如何收集數據，如何保護數據以及如何根蹤生產線中所有設備中的數據。同時，在學術界，強化學習正變得非常有吸引力。基本上，它允許模塊通過與環境交互來從經驗中學習，而不瑾瑾是監督學習中的靜態和標記觀察。這種類型的自適應智能非常有前途。與數字雙胞胎相結合，可以模擬環境，
郝：在半導體行業，部署機器學習需要大量領域知識。像亞馬遜和谷歌這樣的公司使機器學習民主化，使我們更容易使用它。但是，在我們的行業中，要使解決方案牢固有效，我們需要將機器學習技術與我們的領域知識一起使用。瑾瑾將我們的數據投入那些深度學習算法是行不通的。
藤村：奇點是一個有趣的問題。我不會對深度學習或任何當今的機器學習中的奇異性問題說“沒有辦法”，因為當今的機器學習中沒有邏輯推理。但是，邏輯推理是否可以通過瑾模式匹配的元學習多元體系來學習？我想答案是肯定的，如果您相信大腦就是我們用來思考的全部。我們仍然相距遙遠，但也許只有幾個突破。我希望我們能在此之前迅速找到新病毒的測試和疫苗。
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