半導体製造におけるプロセス・レシピ開発は、プロセスの複雑性や材料特性の理解、スケーラビリティの問題、装置間のばらつき、データ管理と解析、歩留まりの最適化、そして技術革新への迅速な対応といった多くの課題を抱えており、これらに対処するためにはDXを活用した継続的なプロセス改善と技術革新が不可欠です。
本セッションでは、一例として、センサーデータを対象に機械学習や深層学習を利用したレシピ開発のためのプロファイル推定を取り上げます。また、この例題から派生して、時系列データを用いた異常検知やデータの効率的なラベリング作業などにも触れます。ぜひシステム実装まで一気通貫でできるMATLABの機能とAIの利活用ワークフローをお楽しみください。
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このセミナーはWebinar「DXによる革新！半導体製造プロセス・レシピ開発へのAI活用」の中の1セッションです。同Webinarで行われた別セッション「半導体製造プロセス革新に活用するDX！」も合わせてご視聴ください。
https://www.youtube.com/watch?v=b8APzExL7Zw
＜チャプター＞
00:00 AIモデルの基礎知識
03:10 エッチングプロファイルの推定
08:55 プロファイルの合成
17:32 異常検知と教師なし学習
34:54 データのラベリング
41:59 実装、コーディングのサポート、各種サービス
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