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公開番号2025094498
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-25
出願番号2023210067
出願日2023-12-13
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
出願人東京エレクトロン株式会社
代理人個人,個人
主分類H01L 21/00 20060101AFI20250618BHJP(基本的電気素子)
要約【課題】プロセス結果を精度よく予測可能な装置を提供する。
【解決手段】基板処理装置によるプロセス結果に対応する数理モデルを取得するモデル取得部と、基板処理装置を用いて測定されたプロセス結果を示す測定データを取得するデータ取得部と、測定データに基づいて数理モデルのパラメータをフィッティングするフィッティング部と、フィッティング済みのパラメータが設定された数理モデルに基づいてプロセス結果を予測する予測部と、を備える情報処理装置が提供される。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
基板処理装置によるプロセス結果に対応する数理モデルを取得するように構成されているモデル取得部と、
前記基板処理装置を用いて測定された前記プロセス結果を示す測定データを取得するように構成されているデータ取得部と、
前記測定データに基づいて前記数理モデルのパラメータをフィッティングするように構成されているフィッティング部と、
フィッティング済みの前記パラメータが設定された前記数理モデルに基づいて前記プロセス結果を予測するように構成されている予測部と、
を備える情報処理装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記数理モデルは、前記基板処理装置により実行されるプロセスに関連する物理現象を表現したモデル式を含む、
情報処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記数理モデルに基づいて実験計画を生成するように構成されている実験計画部をさらに備え、
前記データ取得部は、前記実験計画に従って前記プロセス結果を測定した前記測定データを取得するように構成されている、
情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記実験計画部は、前記数理モデルの変数ごとの寄与率に基づいて前記実験計画を生成する前記プロセス結果を選択するように構成されている、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記プロセス結果の予測値に基づいて、前記基板処理装置のプロセス条件を出力するように構成されている最適化部をさらに備える、
情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置であって、
前記最適化部は、所定の目標条件を満たす前記予測値が得られた前記プロセス条件を出力するように構成されている、
情報処理装置。
【請求項７】
情報処理装置が、
基板処理装置によるプロセス結果に対応する数理モデルを取得する手順と、
前記基板処理装置を用いて測定された前記プロセス結果を示す測定データを取得する手順と、
前記測定データに基づいて前記数理モデルのパラメータをフィッティングする手順と、
フィッティング済みの前記パラメータが設定された前記数理モデルに基づいて前記プロセス結果を予測する手順と、
を実行する情報処理方法。
【請求項８】
情報処理装置に、
基板処理装置によるプロセス結果に対応する数理モデルを取得する手順と、
前記基板処理装置を用いて測定された前記プロセス結果を示す測定データを取得する手順と、
前記測定データに基づいて前記数理モデルのパラメータをフィッティングする手順と、
フィッティング済みの前記パラメータが設定された前記数理モデルに基づいて前記プロセス結果を予測する手順と、
を実行させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
基板処理装置によるプロセス結果を予測することで、基板処理装置のプロセス条件を最適化する技術が知られている。例えば、特許文献１には、プロセス条件に従って処理を実行する半導体製造装置の機械学習モデルを作成し、目標とするプロセス結果を達成可能なプロセス条件を、機械学習モデルを用いて探索する情報処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－１１９３２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、プロセス結果を精度よく予測可能な装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一の態様によれば、基板処理装置によるプロセス結果に対応する数理モデルを取得するモデル取得部と、基板処理装置を用いて測定されたプロセス結果を示す測定データを取得するデータ取得部と、測定データに基づいて数理モデルのパラメータをフィッティングするフィッティング部と、フィッティング済みのパラメータが設定された数理モデルに基づいてプロセス結果を予測する予測部と、を備える情報処理装置が提供される。
【発明の効果】
【０００６】
一つの側面では、プロセス結果を精度よく予測できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
基板処理システムの全体構成の一例を示すブロック図である。
基板処理装置の一例を示す概略断面図である。
コンピュータのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
最適化装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
従来技術による実験計画の一例を示す図である。
従来技術による実験計画の一例を示す図である。
実施形態による実験計画の一例を示す図である。
実施形態による実験計画の一例を示す図である。
モデル化処理の一例を示すフローチャートである。
最適化処理の一例を示すフローチャートである。
最適化支援ツールの一例を示す図である。
従来技術による予測精度の一例を示す図である。
実施形態による予測精度の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本開示を実施するための形態について説明する。各図面において、同一構成部分には同一符号を付し、重複した説明を省略する場合がある。
【０００９】
［実施形態］
本開示の一実施形態は、被処理体の一例である基板を処理する基板処理装置を含む基板処理システムである。本実施形態では、基板処理システムは、基板処理装置によるプロセス結果に基づいてプロセス条件を最適化する最適化装置を含む。
【００１０】
基板処理装置は、プロセス条件に従って所定のプロセスを実行する。基板処理装置により良好なプロセス結果が得られるように、プロセス条件を最適化することが行われている。プロセス条件の最適化は、基板処理装置又はプロセス等を熟知したエキスパートにより、自身の知見に基づいて行われることが多い。また、プロセス条件の最適化は、機械学習に基づいて行われることがある。機械学習に基づくプロセス条件の最適化では、例えば回帰手法等を用いたプロセス結果を予測し、目標を満たす予測結果が得られるプロセス条件が探索される。
（【００１１】以降は省略されています）

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