Probabilistic process window analysis for EUV OPC model validation in advanced DRAM technology
Notice bibliographique
Résumé
Extreme Ultraviolet (EUV) lithography has rapidly advanced to become a cornerstone in enabling further semiconductor scaling in DRAM manufacturing. When the design feature continues to be shrunk, critical dimension (CD) control becomes more challenging. However, the dominant metrology tool for this is CD-SEM, which has significant problems when measuring stochastic effects, which have become the biggest source of variation in semiconductor manufacturing. Traditional CD-SEM measurements, while widely used, are susceptible to measurement noise, which can obscure the subtle nuances of stochastic- induced variations. Fractilia offers computational metrology using a physical based model which is more reliable and provided enhanced stability and precision in CD stochastic analysis. Moreover, its automatic probabilistic process windowing methodology allows users to add multiple features with dozens measurement specification for a more granular understanding of stochastic behaviors impacts in EUV lithography. In this article, we will explore the comparative advantages of Fractilia’s MetroLER in addressing the critical issue of stochastics in OPC model validation including dataset from optical model and resist model, and showing a pathway to improve metrology and process optimization in the DRAM EUV adoption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».