EUV-литография — одна из самых сложных технологий в современном производстве. Точность позиционирования, стабильность вакуума, чистота оптики и стабильность источника излучения должны быть обеспечены на предельном уровне. В таких условиях даже микроскопические отклонения могут привести к браку. Интерпретируемый ИИ здесь не «инновация», а инструмент для повышения надёжности и ускорения отладки.
Принцип: маленькие модели для больших вызовов
Вместо «чёрных ящиков» — набор специализированных, интерпретируемых моделей, каждая из которых:
- Решает одну узкую задачу (стабилизация источника, контроль чистоты зеркал)
- Обучается на исторических данных установки (температура, вибрация, давление)
- Принимает input.csv и возвращает output.json
- Легко валидируется как часть SOP
На схеме — основные компоненты и «неочевидные» данные, влияющие на стабильность процесса.
Почему именно неочевидные признаки?
Если на чипе появляется дефект — «ясен пень, косяк», но почему? ИИ выявляет:
- «Вибрации от системы охлаждения в 3:00 ночью вызывают смещение на 0.3 нм»
- «Остаточное давление в вакуумной камере выше 10⁻⁹ мбар снижает ресурс зеркал»
- «Температура масла в приводе позиционирования ±0.1°C влияет на точность»
Это и есть ценность ИИ — увидеть то, что скрыто за шумом данных с тысяч датчиков.
Типовые решения для EUV-литографии
Прогноз стабильности источника EUV-излучения
Входные данные: ток разряда, температура, давление, частота пульсаций
Модель: регрессия
Выгода: раннее предупреждение деградации источника, увеличение межремонтного интервала.
Контрь чистоты и износа зеркал оптики
Входные данные: спектр отражения, температура зеркал, остаточное давление
Модель: дерево решений
Выгода: прогноз необходимости очистки или замены до критического падения мощности.
Диагностика вибраций и смещений
Входные данные: данные с акселерометров, температура фундамента, режим охлаждения
Модель: дерево решений
Выгода: выявление внешних источников вибрации (насосы, лифты, транспорт).
Прогноз ресурса вакуумных насосов
Входные данные: наработка, температура масла, остаточное давление, вибрация
Модель: регрессия
Выгода: переход от регламентного к предиктивному ТО, снижение простоев.
Оптимизация параметров экспозиции
Входные данные: тип резиста, мощность, фокус, температура
Модель: дерево решений
Выгода: повышение точности передачи рисунка, снижение брака.
Техническая реализация
Каждое приложение:
- Написано на C# с использованием Accord.NET 3.8.0 (стабильная, без breaking changes)
- Принимает input.csv с данными с датчиков
- Возвращает output.json с полем errorMessage
- Работает локально — без облаков и интернета
Пример вызова: EuvSourceStability.exe sensor_data.csv result.json
Связаться с автором и программистом: Телеграм
Заключение
В EUV-литографии успех определяется не «умными чатами», а способностью выявлять и устранять микроскопические отклонения. Интерпретируемый ИИ — это инструмент для инженеров, позволяющий ускорить отладку, повысить надёжность и создать предсказуемые, валидируемые системы. Такой подход не заменяет экспертов, но даёт им «рентген-зрение» на сложнейший процесс.
© 2025. Практические решения на основе интерпретируемых моделей машинного обучения.
Все приложения реализованы на Accord.NET 3.8.0 и не требуют подключения к внешним сервисам.
#ии #программирование #ai #промышленность #искуственныйинтеллект