Core Concepts
CAMO ist ein auf Verstärkungslernen basiertes System zur Optimierung von Maskenkorrekturverfahren, das wichtige Prinzipien des OPC-Problems integriert, wie die räumliche Korrelation zwischen benachbarten Segmenten und eine OPC-inspirierte Modulation zur Auswahl der Bewegungsaktionen.
Abstract
Der Artikel stellt CAMO, ein Verstärkungslernen-basiertes System zur Optimierung von Maskenkorrekturverfahren (Optical Proximity Correction, OPC) vor. OPC ist ein wichtiger Schritt, um die Druckbarkeit in der modernen VLSI-Fertigung sicherzustellen. Bisherige maschinelle Lernverfahren für OPC sind typischerweise datengetrieben und berücksichtigen die spezifischen Eigenschaften des OPC-Problems kaum, was zu Leistungs- oder Effizienzengpässen führen kann.
CAMO integriert wichtige Prinzipien des OPC-Problems explizit, wie die räumliche Korrelation zwischen den Bewegungen benachbarter Segmente und eine OPC-inspirierte Modulation zur Auswahl der Bewegungsaktionen. Der Ansatz verwendet einen Graphen zur Darstellung der Layoutinformationen, wobei jeder Knoten ein Segment auf der Musterbegrenzung repräsentiert und die Graphenkanten die räumliche Nähe zwischen den Segmenten widerspiegeln. Ein Graphnetzwerk (GNN) dient zur Erzeugung der Knoteneinbettungen, die dann von einem rekurrenten neuronalen Netzwerk (RNN) sequenziell analysiert werden, um die Segmentbewegungen zu koordinieren und eine hohe Maskenqualität zu erreichen.
Darüber hinaus wird in CAMO eine OPC-inspirierte Modulation eingeführt, um die Effizienz und Generalisierungsfähigkeit des RL-Modells zu verbessern. Die Experimente zeigen, dass CAMO die neuesten OPC-Verfahren aus Industrie und Forschung übertrifft, sowohl für Über- als auch für Metallschichten.
Stats
Die Verbesserung der Kantenplatzierungsabweichung (EPE) und der Prozessvariationsbreite (PV-Band) werden zur Berechnung der Belohnung verwendet:
𝑟𝑡= |𝐸𝑃𝐸𝑡| −|𝐸𝑃𝐸𝑡+1|
|𝐸𝑃𝐸𝑡| + 𝜀
𝛽𝑃𝑉𝐵𝑡−𝑃𝑉𝐵𝑡+1
𝑃𝑉𝐵𝑡
Quotes
"CAMO explizit involviert die räumliche Korrelation zwischen den Bewegungen benachbarter Segmente und eine OPC-inspirierte Modulation für die Auswahl der Bewegungsaktionen."
"Die Experimente zeigen, dass CAMO die neuesten OPC-Verfahren aus Industrie und Forschung übertrifft, sowohl für Über- als auch für Metallschichten."