最新!美国光学半导体晶圆检测机融合 AI、大数据,运行速率提升 3 倍

2021-03-18 网络
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[科技新闻]最新!美国光学半导体晶圆检测机融合 AI、大数据,运行速率提升 3 倍

原题目:最新!美国光学半导体晶圆检测机融合 AI、大数据,运行速率提升 3 倍

在厂商将晶圆切割成芯片之前,要履历数百个生产步骤。这一历程中,一种制作成本高达 220 亿美元的光学半导体晶圆检测机施展着要害作用。

克日,确立于 1967 年的美国半导体和显示装备制造商应用质料公司(Applied Materials)推出了新一代光学半导体晶圆检测机,融合了大数据和人工智能手艺,它将自动检测更多晶圆,并发现更多可以影响芯片的致命缺陷。

AI 进入半导体制造业,为什么?

Applied Materials 副总裁 Keith Wells 在接受外媒 VentureBeat 采访时示意:

我们知道,人工智能和大数据有潜力改变每个领域,现在,我们把人工智能和大数据带入了半导体制造业。

一方面,疫情之下全球芯片严重欠缺,在制造厂商增添产能之时,晶圆检测成本也在不停上升。

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十年前,厂商的制造成本约 90 亿美元,现在已翻了一倍。即便可以通过降低芯片制造装备成本的方式控制成本,但制造延迟和检查失败将导致工厂闲置,并造成大量损失。

就内存芯片而言,歇工一周便会使年产出下降 2%。此外,芯片价钱会随着时间的推移迅速下跌,因此制造速率落伍于设计可能会严重损害营收。

也就是说,半导体手艺正变得越来越庞大和昂贵。对天下各地的芯片制造商来说,削减开发和部署先进制造流程节点所需的时间可能对应着的是数十亿美元。

另一方面,随着线宽缩小并成为抑制产量的一大因素,芯片的缺陷越来越难以被发现和纠正,检查事情日益庞大。

Applied Materials 示意,3D 晶体管的形成和多处置手艺也可能发生影响产量的缺陷。

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市场剖析公司 VLSI Research 首席执行官 Dan Hutcheson 示意:

,科技新闻实时报道,

能够快速准确地识别致命缺陷,是芯片工程师们 30 多年来一直起劲解决的问题。Applied Materials 的最新检测系统就是解决这一挑战的突破性方式。新系统接纳了最先进的扫描电子显微镜,可辅助识别光学检查器发出的信号,从而对缺陷举行分类。新系统每争取一小时,就可以辅助厂商削减价值 260 万美元的产量损失(指晶圆因缺陷芯片而造成的损失的百分比)。

AI 进入半导体制造业,怎么做?

据领会,新检测系统是 Applied Materials 当前运行速率最快的机械。

Keith Wells 称:

我们信托,这将是业界最快的高端光学检测装备,速率将提升 3 倍。

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这一系统连系了速率、高分辨率和先进的光学手艺,每次扫描都将网络更多的产量要害数据,决议了是否降低生产速率,并在晶圆存在差异水平风险时发出警报,将捕捉要害缺陷的成本降低了 3 倍。

同时,系统允许芯片制造厂商在工艺流程中插入更多的检查点。大数据的可用性增强了“生产线监控”,即可在产量误差发生前立刻检测误差、住手晶圆加工以珍爱产量的统计历程控制方式,它将实现基本缘故原由追溯,加速纠正措施,并恢复大批量生产。

值得关注的是,Applied Materials 推出的新一代光学半导体晶圆检测机集成了焦点的 ExtractAI 手艺。

该手艺由 Applied Materials 数据科学家开发,解决了晶圆检测中最难题的问题:若何快速、准确地从高端光学扫描仪发生的数百万信号甚至“噪音”中识别出导致产量下降的缺陷,并把可能泛起的问题数从百万个削减到一千个。

ExtractAI 将在基于厂商的光学检测系统天生的大数据与电子束审查系统 SemVision 之间确立实时毗邻,电子束审查系统对特定良率信号举行分类,通过推断区分良率障碍。

而 SemVision 系统是天下上最先进、应用最普遍的电子束审查手艺,全天下有 1500 个芯片工厂已安装了该系统。

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Keith Wells 示意:

已往五年,晶圆检测机的成本不停上升,行业希望通过更多的检查来转达更好的经济价值信息,而 Applied Materials 正在起劲实现这一点。

https://venturebeat.com/2021/03/16/applied-materials-brings-ai-and-big-data-into-semiconductor-inspection-machines/

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