Ամսագրի կամ հրապարակման վերնագիր:
Հրապարակման ամսաթիվ:
Հատոր:
ISSN:
Լրացուցիչ տեղեկություն:
Վերնագիր:
Application of Machine Learning-Based Electrochemical Deposition Models to CMP Modeling
Այլ վերնագիր:
Ստեղծողը:
Ghulghazaryan, Ruben G. ; Piliposyan, Davit G. ; Shoyan, Misak T. ; Nersisyan, Hayk V.
Խորագիր:
Mathematical cybernetics ; Computer science
Չվերահսկվող բանալի բառեր:
CMP, ECD ; XGBoost ; LSTM ; Neural networks ; Machine learning
Ծածկույթ:
Ամփոփում:
Chemical mechanical polishing/planarization (CMP) is the primary process used for modern integrated circuits (IC) manufacturing. Modeling of the post-CMP surface profile is critical for detecting planarity hotspots prior to manufacturing and avoiding fatal failures of chips. Քիմիա-մեխանիկական փայլեցումը/պլանարիզացիան (CMP) հանդիսանում է ժամանակակից ինտեգրալ միկրոսխեմաների արտադրության հիմնական գործընթացը:CMP-ից առաջացած մակերևույթի պրոֆիլի մոդելավորումն ունի վճռորոշ նշանակություն արտադրությունից առաջ չիպերի պլանարության դեֆեկտների, տաք կետերիե (hotspots) ստացման և կրիտիկական խափանումերը բացահայտելու համար: Химико-механическое полирование/планаризация (CMP) - основной процесс, используемый в производстве современных интегральных микросхем. Моделирование профиля поверхности после CMP имеет решающее значение для дефектов планарности, «горячих точек» (hotspots) перед началом производства чипов и выявления их фатальных отказов.