[AI 테크] 어플라이드 머티어리얼즈 ‘AIx 플랫폼’, 랩에서 팹으로 이어지는 반도체 기술 혁신
[AI 테크] 어플라이드 머티어리얼즈 ‘AIx 플랫폼’, 랩에서 팹으로 이어지는 반도체 기술 혁신
  • 최종엽 기자
  • 승인 2021.04.27 18:46
  • 댓글 0
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반도체 신기술의 발견과 개발, 상용화 가속화

[디지털경제뉴스 최종엽 기자] 어플라이드 머티어리얼즈가 반도체 신기술의 발견과 개발, 상용화를 가속화하는 혁신적인 플랫폼 ‘AIx’를 발표했다.

액셔너블 인사이트 액셀러레이터(Actionable Insight Accelerator)를 의미하는 AIx는 엔지니어들이 반도체 공정을 실시간 파악하고, 웨이퍼부터 개별 칩에 이르기까지 수백만 번의 측정을 거쳐 수천 개 공정 변수를 최적화할 수 있도록 해 ‘PPACt(전력·성능·공간비용·출시소요기간)’를 향상시킨다.

<그림> 어플라이드 머티어리얼즈 AIx 플랫폼

AIx 플랫폼은 어플라이드의 모든 공정 장비, 전자빔(eBeam) 계측 시스템, 검사 시스템과 호환되며 랩부터 양산시설까지 확장 가능하다. AIx는 엔지니어들에게 연구개발 과정의 혁신적 레시피를 그대로 복제하도록 하는 역량을 제공함으로써 대량생산(HVM)을 가속화한다. AIx는 로직 반도체와 메모리 반도체 모두에서 PPACt 개선에 기여하며 현재 이미 업계에서 사용되고 있다.

어플라이드 AIx 플랫폼은 ▲챔버AI(ChamberAI) ▲온보드 계측 ▲인라인 계측 ▲어플라이드 PRO(AppliedPRO) ▲디지털 트윈 ▲컴퓨팅 자원 등으로 구성된다.

◾챔버AI(ChamberAI): 어플라이드 머티어리얼즈 공정 챔버를 위한 새로운 센서와 머신러닝 알고리즘으로 엔지니어들에게 화학∙에너지∙압력∙온도∙기간 등의 변수 애널리틱스를 실시간 제공한다.

◾온보드 계측: 새로운 필름을 증착과 동시에 옹스트롬(angstrom) 수준의 정밀도로 측정할 수 있는 고유의 인바쿰(In-vacuum) 계측

◾인라인 계측: 어플라이드 전자빔 계측 기반의 고유 알고리즘으로 기존 방식 대비 100배 빠른 측정 속도와 50% 높은 해상도를 제공한다. 엔지니어들은 시간당 백만 회 이상의 3D 웨이퍼 측정값을 획득함으로써 레시피의 미세한 변화가 온칩 소자와 구조에 어떤 영향을 미치는지에 대한 평가를 나노미터 수준으로 수행할 수 있다.

◾어플라이드PRO(AppliedPRO): 프로세스 레시피 옵티마이저(Process Recipe Optimizer)는 디지털 공정 맵을 생성해 소재와 레시피 개발을 가속화하고 변동성을 낮추며 공정 윈도우를 확대하도록 지원한다. 어플라이드PRO는 개별 챔버와 툴의 최적화는 물론 시스템 전반의 매칭을 가속화하기 위해 사용할 수 있다.

◾디지털 트윈: AIx 플랫폼에는 어플라이드의 일부 챔버와 시스템의 디지털 트윈 모델이 포함된다. 이 디지털 트윈 모델은 레시피 개발을 가속화하고 매칭과 램프 이전(ramp transfer)을 향상하고 양산 결과와 수율을 최적화한다.

◾컴퓨팅: AIx 플랫폼에는 머신러닝과 AI 알고리즘을 기반으로 방대한 데이터를 저장 및 분석하기 위한 컴퓨팅 자원이 포함된다.

프라부 라자(Prabu Raja) 어플라이드 머티어리얼즈 반도체 제품그룹 부사장 겸 총괄 매니저는 “PPACt의 ‘시간(t)’을 단축하는 일은 반도체 생태계 모든 기업에게 가장 중요한 가치다. AIx는 개발 시간을 절반으로 줄이고 공정 윈도우를 삼분의 일로 향상시킨다는 목표로 어플라이드의 모든 역량을 새로운 방식으로 연결한다. 어플라이드는 업계 당면 과제를 해결하는 완전히 새로운 종류의 툴킷을 엔지니어들에게 제공하기 위해 지난 3년간 AIx를 개발해왔다”고 말했다.

라만 아추타라만(Raman Achutharaman) 어플라이드 머티어리얼즈 반도체 제품그룹 부사장은 “AIx는 연구개발부터 수율 향상, 양산에 이르는 반도체 기술 생애주기 모든 단계마다 고객에게 향상된 결과를 제공하기 위해 빅데이터와 AI 역량을 사용한다. 엔지니어들은 수천 개 공정 변수 가운데 선택을 해야 하며, 파악이 어려운 극소수 상관관계만이 레시피를 최적화해 업계 최고의 결과를 내는 단서를 제공한다. AIx는 실행 가능한 데이터를 식별 및 확대해 엔지니어들에게 PPACt를 가속화하는데 필요한 실행 가능한 인사이트를 제공한다”고 말했다.


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