Materiais aplicados implantaram um novo sistema de inspeção óptica que usa grandes dados e inteligência artificial para detectar erros na memória e chips de computador de forma mais rápida e econômica.

A fabricação de chips é um dos processos de produção mais complexos do mundo. Para fabricar os chips mais avançados, placas de silício cintilantes viajam por fabricas imaculadamente limpas por mais de mil passos – desde a queima de bilhões de transistores em placas de silício em branco até a escultura de ranhuras para as interconexões e contatos – antes de serem terminadas e cortadas.

Intel, TSMC, e outros gigantes semicondutores são trancados em uma corrida para lançar chips menores, mais rápidos e mais eficientes em termos de energia para áreas que vão desde 5G até o centro de dados. Applied Materials, o maior fabricante mundial de engrenagens semicondutoras, disse que o sucesso ou fracasso depende cada vez mais da sua capacidade de encontrar e corrigir defeitos durante a produção que podem arruinar os chips e diminuir os lucros.

Mas à medida que os componentes eletrônicos amontoados em chips se tornam cada vez menores em cada nó, seus clientes estão lutando para até mesmo localizar as infinitesimais falhas e falhas nos chips.

A empresa de Santa Clara, Califórnia, está tentando resolver o problema com seu mais recente sistema de controle de processos, chamado Enlight, que combina grandes dados e inteligência artificial para servir como um “motor de busca” de defeitos. Applied Materials disse que daria aos seus clientes a capacidade de identificar mais anomalias que podem arruinar a memória avançada e os chips lógicos.

Materiais aplicados disseram que a tecnologia Extract AI no coração do sistema Enlight permitirá aos seus clientes mover chips avançados para a produção em volume mais rápido do que nunca e sustentar lucros maiores ao longo da vida útil de um nó. Reduzir o tempo que leva para se ter um nó avançado pode valer bilhões de dólares para fabricantes de semicondutores como a Intel, Samsung e TSMC.

Ferramentas de inspeção ótica são os cavalos de batalha do fabuloso. Elas são usadas para escanear bolachas de silício em vários pontos da linha de produção para localizar potenciais áreas problemáticas. Os materiais aplicados dizem que o Enlight está em desenvolvimento há meia década, e aproveita a óptica avançada e a alta resolução para descobrir mais irregularidades ou áreas anormais nos chips. O sistema Enlight leva apenas menos de uma hora para traçar milhões de potenciais falhas na laje de silício.

O sistema Enlight está na linha de frente do controle do processo. Mas depois de terminar sua varredura inicial, a Applied Materials disse que ele dispara a placa de silício processada para o seu sistema SEMVision, que tem a alta resolução necessária para focar nas falhas. A ferramenta utiliza um microscópio eletrônico para classificar os defeitos na grade crisscross de fiação microscópica nos chips.

Materiais Aplicados disse que a SEMVision é o mais avançado e amplamente utilizado destes sistemas de revisão. Existem mais de 1.500 destas ferramentas no chão de fábrica em todo o mundo.

Estas podem incluir imperfeições infinitesimais que podem não interromper o funcionamento do chip e “saliências” que podem impactar o desempenho ou a eficiência energética. Há também “pontes” e “falhas” e falhas mais graves que podem matar completamente os chips, o que os especialistas da indústria chamam de defeitos “assassinos”. Os engenheiros de chips podem então analisar a causa raiz dos defeitos e corrigi-los.

Even embora o sistema SEMVision possa identificar com mais precisão os defeitos nos chips do que o Enlight, o trade-off é que é muito deliberado. A Applied Materials disse que levaria dias para percorrer todas as falhas potenciais assinaladas pela varredura óptica inicial, diminuindo a produção. Também perderia tempo porque apenas uma fração das áreas problemáticas são defeitos de “matança do campo”.

Materiais aplicados disseram que o Enlight usa inteligência artificial para classificar anomalias inócuas nos chips. A tecnologia ExtractAI varre imagens de cada produto na linha de produção para identificar prováveis defeitos e descartar incômodos ou falsos positivos. Materiais aplicados dizem que a ferramenta AI pode detectar defeitos críticos nos chips após verificar apenas 1/1000 das áreas problemáticas.

Uma das métricas mais importantes – se não a mais importante da indústria de semicondutores hoje em dia é o rendimento, ou a fração de chips que não são descartados durante a produção por causa de defeitos.

Por exemplo, no ano passado, a Intel empurrou para fora a produção de chips de processamento central com base em seu processo de 7-nanômetros por mais de meio ano até o final de 2022. A empresa culpou os atrasos nos defeitos nas linhas de produção, que podem afetar o desempenho dos chips ou causar o mau funcionamento dos mesmos. A Intel disse que estava lutando para aumentar seu rendimento de chips lógicos primitivos.

A fabricação de chips modernos é um dos processos de produção mais caros do mundo. Applied Materials disse que poderia custar mais de 18 bilhões de dólares para construir e equipar uma fábrica de produção de chips baseados no nó de 3-nanômetros, contra menos de 10 bilhões de dólares para uma fábrica líder da indústria há uma década. O rendimento dos chips não danificados por placa de silício determina o sucesso ou fracasso.

Intel, Samsung, TSMC e outras empresas de semicondutores com os vastos recursos para fabricar os próprios chips funcionam 24 horas por dia para maximizar o lucro a longo prazo. Mesmo um curto lapso na produção para localizar e resolver um problema pode custar milhões de dólares. Quanto mais tempo leva para decifrar a causa da falha, mais dinheiro eles podem perder.

Segundo os Materiais Aplicados, o sistema Enlight leva apenas cerca de uma hora para traçar as potenciais falhas na placa de silício e, em seguida, verificá-las duas vezes com a sua tecnologia ExtractAI. Os dados são carregados no sistema SEMVision, que usa suas câmeras de ultra-alta resolução para ampliar essas zonas e identificar os defeitos como saliências, lacunas, pontes ou outros erros.

Que dá aos seus clientes uma visão mais “acionável” que eles podem usar para solucionar os defeitos de forma mais eficaz. Os engenheiros podem então resolver os problemas para aumentar a produtividade da fábrica.

Materiais aplicados dizem que a tecnologia ExtractAI pode detectar erros em tempo real nas linhas de produção, e fica mais inteligente com o tempo à medida que passa por mais chips e diagnostica mais defeitos. O sistema SEMVision envia dados para o sistema Enlight e treina o ExtractAI para classificar as falhas. Dessa forma, leva muito menos tempo no futuro para detectar falhas nas pastilhas do mesmo chip.

O sistema Enlight já está em uso nas principais fundições e clientes lógicos em todo o mundo, disse a empresa, e mais de $400 milhões de dólares das ferramentas foram encomendados até o momento.

Hoje, há dezenas de bilhões de transistores, interconexões e contatos densamente embalados nos mais avançados chips de computador. Estas características estão ficando cada vez menores em cada nó, deixando-os mais vulneráveis a pequenas malformações que podem acabar arruinando os chips. De geração em geração, estes pequenos defeitos também se tornam cada vez mais discretos.

Intel e outros gigantes da indústria também estão lutando com mais etapas de processo. Materiais aplicados dizem que os nós de processo mais avançados usam hoje quase 50% mais etapas do que em 2015.

Isso se traduz em mais pontos potenciais de falha. Há também mais possibilidades de que os chips sejam danificados por contaminantes perdidos. É possível instalar mais pontos de verificação na linha de produção para selecionar os chips para possíveis erros. Mas em um mundo onde as ferramentas semicondutoras têm etiquetas de preço nas dezenas de milhões de dólares, o custo pode sair rapidamente do controle.

Materiais aplicados disseram que em nós mais avançados seus clientes estão rolando chips baseados em transistores 3D com flanges em forma de aleta (FinFETs) que são mais rápidos e desperdiçam menos energia do que os transistores planares. Intel, TSMC, Samsung e outros gigantes do semicondutor também estão se preparando para a era do gate-alaround-ou nanosheet-transistor, que é ainda mais complicado.

Materiais Aplicados está tentando reduzir o tempo que leva para apontar erros nestas partes fisicamente complicadas usando seus sistemas Enlight e ExtractAI. Dan Hutchinson da VLSI Research, disse que como o ExtractAI melhora quanto mais o sistema Enlight é usado, ele poderia diminuir os custos de inspeção de qualidade para os fabricantes de chips, permitindo-lhes tirar mais lucro de cada wafer.

Ao acelerar o processo de escaneamento, os Materiais Aplicados disseram que o sistema Enlight permite que seus clientes instalem mais pontos de verificação na linha de produção para detectar potenciais problemas nos chips no início do processo. Dessa forma, eles também podem antecipar potenciais “excursões” na linha de produção antes que elas aconteçam e interromper a produção para que os engenheiros possam corrigir os erros.

“A capacidade exclusiva permite que os fabricantes de chips acelerem novos nós de processo”, disse Keith Wells, vice-presidente do grupo de imagens e controle de processo da Applied Materials, em uma declaração. Ele disse que o “novo playbook da empresa para controle de processo combina grandes dados e IA para fornecer uma solução inteligente e adaptável que acelera o tempo dos nossos clientes para o máximo rendimento”

Materiais Aplicados disse que o Enlight é o primeiro sistema em sua linha de produtos que usa IA para melhorar o processo de produção. Mas os executivos disseram que tem outros sistemas aperfeiçoados com AI no pipeline.