Title:
人工ニューラルネットワークによって予測される故障モードに基づくレチクル強化技術レシピの適用
Document Type and Number:
Japanese Patent JP2022544585
Kind Code:
A
Abstract:
リソグラフィマスクレイアウト検証に関して、設計意図のセットの中の各設計意図に関する訓練データが、設計意図が製造されるときに生じることが予期される故障のセットを識別すること、および故障のセットの中の各故障の故障モードおよび位置を記録することによって収集される。次に、訓練データが、故障の故障モードおよび位置を予測するように機械学習モデル、例えば、人工ニューラルネットワークを訓練すべく訓練データを使用する。その後、訓練された機械学習モデルは、所与の設計意図に関する故障のセットを予測すべく使用される。次に、各予測される故障に関して、レチクル強化技術（ＲＥＴ）レシピが、故障の故障モードに基づいて選択されてよく、選択されたＲＥＴレシピが、故障の位置の周囲の区域に適用されてよい。
Inventors:
rag robert m
Hiserothe Jay A
Hiserothe Jay A
Application Number:
JP2022509586A
Publication Date:
October 19, 2022
Filing Date:
August 03, 2020
Export Citation:
Assignee:
SYN0PSYS, INC.
International Classes:
G06F30/398; G03F1/70; G06F30/27; H01L21/66
Attorney, Agent or Firm:
Shinichiro Tanaka
Yoshi Kazuhiko Ta
Hiroyuki Suda
Fumiaki Otsuka
Takayoshi Nishijima
Hiroshi Uesugi
Naoki Kondo
Takeo Nasu
Yoshi Kazuhiko Ta
Hiroyuki Suda
Fumiaki Otsuka
Takayoshi Nishijima
Hiroshi Uesugi
Naoki Kondo
Takeo Nasu
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