アプライド マテリアルズは、ビッグデータと人工知能を使用して、メモリやコンピュータ チップのミスをより速く、より経済的に発見する新しい光学検査システムを発表した
チップ製造は、世界で最も複雑な製造プロセスの1つです。 最先端のチップを製造するために、輝くシリコンの板は、白紙のシリコンの板に何十億ものトランジスタを焼き付け、相互接続や接点の溝を刻むなど、1000以上のステップを経て、完成し、スライスされます。
インテル、TSMC、その他の半導体大手は、5Gからデータセンターまでの分野で、小型、高速、電力効率に優れたチップを展開する競争を繰り広げています。 半導体ギアの世界最大のメーカーであるアプライド マテリアルズは、チップを台無しにして利益を減衰させる可能性のある欠陥を生産中に発見して修正する能力によって、成否がますます左右されると述べています。
しかし、チップに詰め込まれた電子部品があらゆるノードでますます小さくなるにつれ、同社の顧客はチップ上の無限小の欠陥やキズを見つけることさえ苦心しているのです。
カリフォルニア州サンタクララに本拠を置く同社は、ビッグデータと人工知能を組み合わせて欠陥の「検索エンジン」として機能するEnlightと呼ばれる最新のプロセス制御システムでこの問題に対処しようとしている。 アプライド マテリアルズは、Enlightシステムの中核をなすExtract AI技術により、顧客は高度なメモリやロジックチップを台無しにする異常の多くをピンポイントで特定できるようになると述べている。
Applied Materialsは、顧客は、エンライトシステムによって、これまでよりも速く高度なチップを量産に移行し、ノードのライフサイクルを通じて高い利益を持続させられると述べている。 先進的なノードを掴むまでの時間を短縮することは、インテル、サムスン、TSMCなどの半導体メーカーにとって、数十億ドルの価値がある。
光学検査ツールは、ファブの主力製品である。 アプライド マテリアルズによれば、Enlightは半世紀前から開発されており、高度な光学系と高解像度を活かして、チップ上のより多くの不規則性や異常箇所を発見することができる。 Enlightシステムは、シリコンのスラブ上の何百万もの潜在的な欠陥をプロットするのにわずか1時間未満しかかかりません。
Enlightシステムは、プロセス制御の最前線にあります。 しかし、最初のスキャンを終えた後、アプライド マテリアルズは、処理したシリコンのスラブを、欠陥に焦点を当てるために必要な高い解像度を持つSEMVisionシステムに送ると述べている。 このツールは、電子顕微鏡を使用して、チップ上の微細な配線の十字グリッドの欠陥を分類します。
Applied Materialsによると、SEMVisionはこれらのレビューシステムの中で最も高度で広く使用されています。 これらのツールは、世界中の工場で 1,500 台以上使用されています。
これらのツールには、チップの動作を妨げない程度の微細な欠陥や、パフォーマンスや電力効率に影響を与える「突出部」などが含まれる可能性があります。 また、「ブリッジ」や「ギャップ」、さらにチップを完全に破壊してしまうような深刻な欠陥もあり、業界関係者はこれを「キラー」欠陥と呼んでいます。 チップ エンジニアは、欠陥の根本原因を分析し、それを修正することができます。
SEMVisionシステムは、Enlightよりもチップ上の欠陥を正確に特定できるにもかかわらず、トレードオフとして、非常に慎重であるということが挙げられます。 アプライド マテリアルズによると、最初の光学スキャンで示された潜在的な欠陥をすべて調べ上げるには何日もかかり、生産が遅くなるとのことです。 また、問題領域のうち「歩留まりを殺す」欠陥はごく一部なので、時間も無駄になります。
Applied Materials社は、Enlightがチップ上の無害な異常を選別するために人工知能を使用していると述べています。 ExtractAI技術は、生産ライン上のすべての製品の画像をスキャンして、可能性の高い欠陥をピンポイントで特定し、迷惑行為や誤検出を除外する。 アプライド マテリアルズによると、このAIツールは、問題領域のわずか1000分の1をチェックしただけでチップ上の重大な欠陥を捕らえることができます。
今日の半導体業界で最も重要な指標の1つは、歩留まり、つまり欠陥のために生産中に廃棄されなかったチップの割合です。
たとえば Intel は昨年、7 ナノメートル プロセスに基づく中央処理チップの生産を半年以上延期して 2022 年末に延期しました。 同社は、チップの性能に影響を与えたり、誤動作を引き起こしたりする、生産ラインでの欠陥が遅延の原因であるとしました。 インテルは、原始的なロジックチップの歩留まりを高めるのに苦労していると述べた。
現代のチップ製造は、世界で最も高価な生産プロセスの1つである。 アプライド マテリアルズは、3 ナノメートル ノードに基づくチップの生産工場の建設と設備に 180 億ドル以上かかる可能性があると述べ、10 年前の業界トップの工場が 100 億ドル未満であったことを上回ります。 チップを製造する膨大なリソースを持つIntel、Samsung、TSMC、およびその他の半導体企業は、長期的な利益を最大化するために24時間体制で操業しています。 問題を突き止めて修正するために生産が少し遅れただけでも、何百万ドルもの損害が発生します。 アプライド マテリアルズ社によれば、Enlight システムは、シリコンのスラブに潜在する欠陥をプロットし、ExtractAI テクノロジーでそれをダブルチェックするのに、わずか 1 時間しかかからないそうです。 このデータは SEMVision システムにアップロードされ、超高解像度カメラでこれらのゾーンにズームインして、突起、ギャップ、ブリッジなどの欠陥を特定します。
これにより、顧客が欠陥のトラブルシューティングをより効果的に行うために使用できる「実行可能な」洞察を得ることができます。 アプライド マテリアルズは、ExtractAI テクノロジーは生産ラインでのミスをリアルタイムで発見でき、より多くのチップを処理し、より多くの欠陥を診断することで、時間の経過とともに賢くなると述べています。 SEMVisionシステムはEnlightシステムにデータを送り、ExtractAIに欠陥を分類するようトレーニングします。 そうすれば、将来、同じチップのウェーハ上の欠陥を見つけるのにかかる時間が大幅に短縮されます。
Enlightシステムは、すでに世界中の大手ファンドリおよびロジック顧客で使用されており、現在までに4億ドル分以上のツールを注文していると同社は発表しています。
今日、最先端のコンピュータ チップには、何百億ものトランジスタ、相互接続、コンタクトが密に配置されています。 これらの機能は、ノードごとにますます小さくなっており、最終的にチップを台無しにする小さな奇形に対してより脆弱な状態になっています。 世代が進むにつれて、これらの小さな欠陥もますます目立たなくなります。
Intel やその他の業界の大手企業も、より多くのプロセス工程に取り組んでいます。 Applied Materials 社によると、最先端のプロセス ノードでは、2015 年と比較して、今日、50% 近く多くのステップを使用しているとのことです。 また、浮遊汚染物質によってチップに損傷を与える可能性も高くなります。 潜在的なミスがないかチップを選別するために、生産ラインにもっと多くのチェックポイントを設置することは可能です。
アプライド マテリアルズによると、同社の顧客はより高度なノードで、フィン型フランジのある3Dトランジスタ（FinFET）に基づくチップを展開しており、平面型トランジスタよりも高速で消費電力も少ないといいます。 Intel、TSMC、Samsung、およびその他の半導体大手は、さらに複雑なゲートアラウンドまたはナノシートトランジスタの時代に向けて準備中です。
Applied MaterialsはEnlightおよびExtractAIシステムを使って、これらの物理的に複雑な部品の間違いをピンポイントで指摘する時間を短縮しようと試みています。 VLSI Research の Dan Hutchinson 氏は、ExtractAI は Enlight システムを使えば使うほど向上するため、チップ メーカーの品質検査コストを下げ、すべてのウェハーからより多くの利益を引き出すことが可能になると述べています。 このユニークな機能により、チップ メーカーは新しいプロセス ノードをより速く立ち上げることができます」と、アプライド マテリアルズのイメージングおよびプロセス コントロール担当グループ バイス プレジデント Keith Wells は述べています。 同氏は、「プロセス制御のための新しいプレイブックは、ビッグデータとAIを組み合わせ、顧客の最大歩留まりまでの時間を加速させるインテリジェントで適応性のあるソリューションを提供する」と述べた。”
アプライド マテリアルズは、EnlightがAIを使って生産プロセスを改善する同社の製品ラインの最初のシステムであると述べている。 しかし、幹部は、他のAI強化システムも準備中であると述べている
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