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Designing pulsed plasma etch processes by genetic algorithm
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AI
DOI：10.1116/6.0005164.png)
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摘要
En 中文
现代半导体器件制造工艺的复杂性导致等离子体工艺设计的参数空间膨胀至难以通过算法指导进行导航的水平。仅由所谓工艺旋钮提供的自由度本身就构成了一个重大的优化挑战，从纯实验角度来看，其解决成本非常高昂。等离子体工艺的详细模拟通常受到物种-表面位点相互作用的基本知识稀少以及阐明这些关系所需的计算和实验工作的限制。作为替代方案，可以使用现象学模型来建立指导原则，而无需大型数据集。在此，我们描述了一种遗传算法（GA），结合基本的等离子体刻蚀模拟，用于优化等离子体工艺步骤的时间顺序。此方法的目标是提供快速、直观的指导，以减少搜索空间的大小，而无需获取或开发密集的数据集。我们的工作表明，遗传算法能够可靠地找到优化用户指定指标的解决方案。例如，当期望最大垂直刻蚀速率时，会生成连续波解决方案；而当考虑诸如掩膜选择性等指标时，则会生成脉冲解决方案。
Keyword:
FEATURE PROFILE EVOLUTION
SURFACE INTERACTIONS
NEURAL-NETWORKS
OPTIMIZATION
SIMULATION
MODEL
期刊
J
IF:
2.1
论文数:
238
被引数:
0
机构
引用论文
Dynamics of plasma–surface interactions and feature profile evolution during pulsed plasma etching
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