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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-03-01 09:25 転移学習に基づく効率的なリソグラフィホットスポット検出器の生成手法 ○鈴木脩平・富岡洋一（会津大）  VLD2017-106 |
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| 抄録 | （和） | 半導体の微細化が進むにつれて，ウェハー上に転写されるパターンの忠実度が低下している．このため， 最先端の製造プロセスにおいては，欠陥を生じやすいパターンであるホットスポット (HS) を設計段階で検出，修正す ることが歩留まりやチップの信頼性の向上のために必要不可欠となっている．近年，比較的正確で早くHS を検出で きることから，機械学習を用いたHS 検出手法が注目されているが，製造プロセスや光源条件などの対象とする条件 が変わる度に大量の学習用データを集めて再度訓練を行わなくてはならず，検出器の構築には多大な労力を要する． そこで，本研究では既存のHS 検出器からの転移学習を応用し，従来と同程度の検出器を短時間に生成する手法を提 案する．実験では，転移学習を用いない場合に比べて，約 27 分の 1 の時間で従来手法とほぼ同じ精度のHS 検出器を 構築することができた． |
| （英） | As semiconductor features shrink in size, the fidelity of the layout pattern transferred onto the wafer decreases. A layout pattern that induces defects with high probability is called hotspot (HS). In advanced manufacturing process, it is indispensable to detect and fix such HS at the design stage in order to improve the yield and chip reliability. In recent years, HS detection method using machine learning has received attractive attention because it is fast and relatively accurate. However, it is necessary to collect a large amount of training samples under the target condition such as process and light condition. Therefore, construction of HS detector requires much effort. In this research, we propose a method to generate a HS detector in short time by transfer learning from an existing HS detector. In the experiments, we achieved about 27 times faster construction of HS detector than a conventional method, for which the accuracy is comparable. | |
| キーワード | （和） | DFM / リソグラフィ / ホットスポット / 畳込みニューラルネットワーク / 転移学習 / / / |
| （英） | DFM / Lithography / Hotspot / CNN / Transfer learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 455, VLD2017-106, pp. 103-108, 2018年2月. | |
| 資料番号 | VLD2017-106 | |
| 発行日 | 2018-02-21 (VLD) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | VLD2017-106 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD HWS |
| 開催期間 | 2018-02-28 - 2018-03-02 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | Okinawa Seinen Kaikan |
| テーマ（和） | システムオンシリコンを支える設計技術 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | VLD |
| 会議コード | 2018-02-VLD |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 転移学習に基づく効率的なリソグラフィホットスポット検出器の生成手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Efficient Generation of Lithography Hotspot Detector based on Transfer Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | DFM / DFM |
| キーワード(2)（和/英） | リソグラフィ / Lithography |
| キーワード(3)（和/英） | ホットスポット / Hotspot |
| キーワード(4)（和/英） | 畳込みニューラルネットワーク / CNN |
| キーワード(5)（和/英） | 転移学習 / Transfer learning |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 脩平 / Shuhei Suzuki / スズキ シュウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 会津大学 (略称： 会津大) University of Aizu (略称： UoA) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 富岡 洋一 / Yoichi Tomioka / トミオカ ヨウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 会津大学 (略称： 会津大) University of Aizu (略称： UoA) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-03-01 09:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | VLD |
| 資料番号 | VLD2017-106 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.455 |
| ページ範囲 | pp.103-108 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-02-21 (VLD) |
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