[發(fā)明專利]搜索裝置、搜索程序以及等離子處理裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201980048551.6 | 申請日： | 2019-12-03 |
| 公開（公告）號： | CN113287123A | 公開（公告）日： | 2021-08-20 |
| 發(fā)明（設計）人： | 奧山裕;大森健史 | 申請（專利權(quán)）人： | 株式會社日立高新技術(shù) |
| 主分類號： | G06N3/08 | 分類號： | G06N3/08;G06F16/245;G06F16/215 |
| 代理公司： | 中科專利商標代理有限責任公司 11021 | 代理人： | 高穎 |
| 地址： | 日本*** | 國省代碼： | 暫無信息 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 搜索 裝置 程序 以及 等離子 處理 | ||
參數(shù)壓縮部將第1輸入?yún)?shù)值以能由參數(shù)復原部復原的方式進行壓縮，生成削減了控制參數(shù)數(shù)的第1壓縮完畢輸入?yún)?shù)值，模型學習部通過作為第1壓縮完畢輸入?yún)?shù)值與第1輸出參數(shù)值的組的學習數(shù)據(jù)來學習預測模型，其中，第1輸出參數(shù)值是將第1輸入?yún)?shù)值作為多個控制參數(shù)給予處理裝置而得到的處理結(jié)果，處理條件搜索部使用預測模型來推定與目標輸出參數(shù)值對應的第2壓縮完畢輸入?yún)?shù)值。
技術(shù)領域
本發(fā)明涉及搜索最優(yōu)解的搜索裝置、搜索程序以及具有進行處理的最優(yōu)化的功能的等離子處理裝置。
背景技術(shù)
近年來，為了半導體器件的性能提升而對半導體器件導入新材料，同時半導體器件的結(jié)構(gòu)正在立體化、復雜化。另外，在當前的尖端半導體器件的加工中，要求納米級的精度。因此，半導體處理裝置需要將多種材料以極高精度加工成各種形狀，必然會成為具備大量控制參數(shù)(輸入?yún)?shù))的裝置。
與此相伴，為了完全發(fā)揮半導體處理裝置的性能，需要決定數(shù)種甚至數(shù)十種控制參數(shù)。因此，隨著裝置的性能提升，裝置復雜化，越來越難以查清能得到所期望的加工結(jié)果的控制參數(shù)的組合。這會引起器件開發(fā)的長期化，成為開發(fā)成本增大的原因。因此，謀求半自動地搜索最優(yōu)的控制參數(shù)并容易地發(fā)揮裝置的性能的功能、裝置。
專利文獻1公開了與蝕刻裝置以及加工形狀評價裝置聯(lián)動地通過模型的學習來自主搜索可給出所期望的加工形狀的加工條件的方法以及裝置。
另一方面，在將控制參數(shù)的搜索理解為最優(yōu)解搜索問題的情況下，在高效的搜索中，需要使搜索參數(shù)數(shù)少、縮窄搜索范圍。專利文獻2、專利文獻3、專利文獻4公開了削減模型參數(shù)數(shù)的方法。專利文獻5、專利文獻6公開了縮窄搜索范圍的方法。
現(xiàn)有技術(shù)文獻
專利文獻
專利文獻1：JP特開2019-040984號公報
專利文獻2：JP特開2019-046380號公報
專利文獻3：JP特開2015-162113號公報
專利文獻4：JP特開2019-079214號公報
專利文獻5：JP特開2017-157112號公報
專利文獻6：JP特開2017-102619號公報
發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明要解決的課題
在專利文獻1的方法中，準備包含少數(shù)個加工條件與加工結(jié)果的組在內(nèi)的學習數(shù)據(jù)集，在使模型進行學習后，使用學習完畢模型來倒算給出所期望的加工結(jié)果的加工條件。若加工條件參數(shù)數(shù)為10個左右，則數(shù)分鐘就能得到加工條件。進行針對搜索到的加工條件的驗證實驗，若未得到所期望的結(jié)果，就將實驗結(jié)果追加到學習數(shù)據(jù)集，從模型的學習起進行重復。由于要重復進行幾次模型的學習、加工條件推定、基于實驗的驗證，因此加工條件推定所需的時間需要與實驗所需的時間為相同程度(最長也就1小時左右)。
另一方面，當前的蝕刻裝置的處理條件(以下稱作配方)伴隨要加工的材料的復合化、加工形狀的微細化、復雜化而成為多步驟型。在多步驟型中，一邊按每個步驟改變蝕刻裝置的處理條件一邊進行加工。由于步驟數(shù)達到10～30，且每1步驟的控制參數(shù)有數(shù)十個，因此必須決定的控制參數(shù)數(shù)全部達到數(shù)百。在專利文獻1中，雖然公開了作為加工條件搜索方法而使用隨機搜索法，但以實用的計算時間求取數(shù)百維的參數(shù)空間的最優(yōu)解對于當前的計算機能力來說是不可能的。
在專利文獻2中，為了使模型簡潔而將模型設為2級，通過將前級的模型的輸出壓縮并設為后級的輸入?yún)?shù)，來使后級的模型簡潔，但沒有實現(xiàn)原始的輸入?yún)?shù)數(shù)的削減。
在專利文獻3中，將模型參數(shù)的重復刪除來謀求模型的簡潔化，但沒有實現(xiàn)輸入?yún)?shù)數(shù)的削減。
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