O crescimento e a implementação de novas tecnologias no setor de semicondutores têm sido fatores fundamentais para a revolução computacional do século XXI. A fabricação de semicondutores se tornou um foco central de inovação pública em diversos países, com legislações como o Ato de Demonstração de Chips da União Europeia (2023) e o Ato de Chips e Ciência dos Estados Unidos (2022), que introduziram importantes medidas de subsídios para promover a produção de chips semicondutores e fomentar a comunicação e o emprego nesse setor. O impulso crescente de semiconductores de alto desempenho é impulsionado por novas aplicações que exigem enormes capacidades de processamento, como a inteligência artificial computacional (CAI), que demanda recursos computacionais cada vez maiores. O aumento das demandas levou ao desenvolvimento de novas abordagens, como o empacotamento 3D, a fotônica de silício e a combinação heterogênea, visando alcançar a menor largura de linha possível, ainda que a custos elevados em termos de complexidade estrutural.

Essa complexidade crescente na fabricação de semicondutores, embora leve a estruturas cada vez mais avançadas e eficazes, também desafia as técnicas tradicionais de controle de qualidade e medição. A metrologia desempenha um papel crucial em garantir a qualidade e a precisão da produção de semicondutores. Processos como a medição de espessura de camadas, a análise de defeitos em wafers e a avaliação das propriedades elétricas exigem metodologias precisas e variadas. A crescente sofisticação das tecnologias de dispositivos, como a memória NAND 3D, e a demanda por precisão nas medições colocam pressão sobre os sistemas de inspeção tradicionais.

No entanto, a introdução do aprendizado profundo, em especial das redes neurais convolucionais (CNN), tem proporcionado soluções inovadoras para os desafios de controle de qualidade na fabricação de semicondutores. As CNNs, quando aplicadas à detecção de defeitos, oferecem uma maneira eficiente de analisar imagens de wafers e identificar problemas de qualidade em etapas mais iniciais da fabricação. Uma vantagem significativa dessas redes é sua capacidade de aprender padrões complexos a partir de grandes volumes de dados, o que pode ser difícil para métodos tradicionais baseados em regras fixas. Esse avanço na análise de imagens permite que as fábricas de semicondutores adotem processos mais rápidos e precisos, reduzindo a necessidade de inspeções manuais intensivas e aumentando a eficiência do controle de qualidade.

Ainda assim, há desafios a serem superados. A criação de conjuntos de dados padrão e frameworks de teste adequados são fundamentais para maximizar a aplicação de redes neurais convolucionais em larga escala. A falta de dados consistentes e a variação entre diferentes dispositivos de medição podem dificultar a implementação eficaz dessas tecnologias no ambiente de fabricação de semicondutores. Portanto, é crucial desenvolver ferramentas e abordagens que padronizem os processos de treinamento e avaliação das redes neurais, assegurando que elas possam ser usadas de maneira confiável em diferentes fábricas e para diferentes tipos de dispositivos.

Além disso, a técnica conhecida como "metrologia virtual" (VM) está começando a ser explorada no setor de semicondutores. A VM utiliza fatores do processo, informações dos equipamentos de produção e dados de wafers testados para gerar estimativas de metrologia, substituindo a necessidade de inspeções físicas em cada etapa da produção. Embora ainda precise de mais pesquisas, a metrologia virtual tem o potencial de melhorar significativamente a eficiência das operações, reduzindo os custos de fabricação e permitindo uma inspeção contínua e mais precisa.

A capacidade de realizar uma inspeção virtual contínua e em tempo real será um dos maiores avanços na fabricação de semicondutores, especialmente quando combinada com o poder do aprendizado profundo. A integração entre essas tecnologias permitirá que o setor se torne mais flexível e adaptável, enfrentando as dificuldades que surgem com o aumento da complexidade dos dispositivos e das exigências de precisão.

É essencial que as empresas e pesquisadores do setor compreendam que, embora o aprendizado profundo e as redes neurais convolucionais ofereçam soluções promissoras, o sucesso dessas tecnologias depende de uma integração eficaz com as práticas industriais existentes. Além disso, a adaptação e a formação contínua dos profissionais envolvidos serão determinantes para o sucesso a longo prazo dessas inovações. A evolução do setor de semicondutores não está apenas na melhoria das tecnologias, mas também em sua aplicação prática, que exige novos métodos de validação, novos tipos de ferramentas e uma mentalidade voltada para a adaptação constante. O futuro da fabricação de semicondutores está intimamente ligado ao avanço dessas tecnologias e à maneira como elas serão integradas aos processos industriais globais.

Como a Inteligência Artificial e a Modelagem Preditiva Transformam os Processos de Fabricação de Semicondutores

A integração de técnicas avançadas de aprendizado de máquina (ML) e simulações auxiliadas por computador (TCAD) tem se mostrado uma abordagem poderosa na otimização de processos de fabricação de semicondutores, especialmente em tecnologias como BCD (Bipolar-CMOS-DMOS). Yoo e sua equipe propõem uma metodologia abrangente que combina essas tecnologias para alcançar uma otimização multialvo em processos BCD. O cerne dessa abordagem é a geração de dados, na qual são utilizados 150 pontos de amostragem por meio do método Latin Hypercube Sampling, com o objetivo de cobrir minuciosamente o espaço de parâmetros e gerar dados essenciais para o treinamento do modelo por meio das simulações TCAD. Esses dados servem como base para a construção de relações precisas entre as variáveis do processo e as características elétricas (ET-spec) dos dispositivos-alvo.

Após a geração de dados, segue-se a modelagem de regressão, na qual são treinados modelos para prever as características elétricas do equipamento com base nos parâmetros do processo. Nesse caso, o modelo de regressão autorregressivo é escolhido devido à sua alta precisão, permitindo a utilização de modelos substitutos em vez das simulações diretas de TCAD, o que resulta em uma redução significativa dos custos computacionais durante os processos iterativos de otimização. A busca pela solução global é realizada através de um algoritmo genético (GA), que explora um amplo espaço de soluções. A otimização é realizada utilizando uma soma ponderada dos índices de fitness, o que permite otimizar simultaneamente diferentes parâmetros do dispositivo. Para examinar diversas partes da fronteira de Pareto, várias soluções do GA são iniciadas a partir de pontos iniciais distintos. Simulações TCAD são então usadas para validar os parâmetros de processo otimizados encontrados pelo GA, garantindo que as melhorias propostas sejam viáveis tanto do ponto de vista prático quanto conceitual.

Em comparação com fluxos de otimização existentes, a metodologia proposta demonstra vantagens claras. Os fluxos tradicionais abordam os dispositivos de forma sequencial, o que requer diversas iterações. Em contrapartida, a estratégia de Yoo alcança uma taxa de direcionamento de 87% e reduz drasticamente o tempo de processamento, de 30 dias para apenas três dias, ao otimizar todas as variáveis de todos os dispositivos simultaneamente. Este processo eficiente resolve as dificuldades e os trade-offs inerentes ao desenvolvimento do processo BCD, oferecendo uma solução confiável para a produção de semicondutores da próxima geração, ao combinar modelos de regressão baseados em IA com simulações TCAD e utilizando o GA para otimização.

A aplicação de técnicas de inteligência artificial não se limita apenas à otimização de processos, mas também é aplicada a problemas de segurança em dispositivos semicondutores. Um exemplo disso é o estudo sobre a função fisicamente intransponível (NN PUF), implementada em uma placa de avaliação FPGA SAKURA-G. A NN PUF aproveita a variabilidade na produção de LSI (large-scale integration) para gerar identificações únicas para a verificação do dispositivo, combinando redes neurais com a função intransponível fisicamente. A análise do desempenho da NN PUF considera métricas como aleatoriedade, estabilidade, difusão e singularidade, todas fundamentais para a criação de identificadores únicos de dispositivos, essenciais para a segurança em sistemas baseados em IA.

Além disso, um estudo sobre a utilização de redes neurais profundas para buscar similaridades em mapas de defeitos de wafers na fabricação de semicondutores revela como as abordagens baseadas em ML podem melhorar a análise de defeitos. O uso de uma rede neural convolucional (CNN) pré-treinada, como a ResNet, permite a extração de vetores de características de alta dimensão que capturam propriedades importantes dos defeitos. A busca de similaridade é realizada por meio de um modelo de vizinho mais próximo (K-nearest neighbor), que, em questão de segundos, identifica os mapas de defeitos mais semelhantes, aumentando a precisão e a eficiência na análise de defeitos em grandes conjuntos de dados de produção.

Outro avanço importante envolve a utilização de técnicas de aprendizado de máquina para a detecção e previsão da espessura de filmes em processos de deposição de vapor químico (CVD). A combinação de regressão lasso e processo gaussiano (LGPR) permite uma previsão mais estável e precisa da espessura do filme em tempo real, melhorando o controle de processos e permitindo a detecção precoce de condições anormais, essenciais em ambientes de produção de semicondutores de alto volume.

Essas metodologias, ao combinar aprendizado de máquina, simulações de TCAD e técnicas de otimização avançadas, estão moldando o futuro da fabricação de semicondutores, proporcionando soluções mais rápidas, eficientes e precisas. A adoção dessas tecnologias não só melhora o desempenho dos dispositivos, mas também otimiza o tempo e os recursos envolvidos no desenvolvimento de novos processos, algo essencial para atender à crescente demanda por dispositivos cada vez mais complexos e poderosos.

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