• Buradasın

    Nano Boyutta Yarı İletken Malzeme Üretimi ve Yapay Zeka Uygulamaları

    youtube.com/watch?v=CLakz3mvws8

    Yapay zekadan makale özeti

    • Bu video, Marmara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi'nde öğretim üyesi olan Dr. Ahmet Unutulmaz'ın (Ahmet Hoca olarak da hitap edilen) bir sunumudur. Dr. Unutulmaz, Boğaziçi Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği'nden yüksek lisans ve doktora yapmış, TÜBİTAK BİLGEM'de yarı iletken teknoloji laboratuvarında çalışmış bir uzmandır.
    • Sunumda iki ana konu ele alınmaktadır: İlk bölümde yarı iletken malzemelerin nano boyutta üretilmesi, üretim süreçleri (depolama, şekillendirme ve aşındırma), litografi teknikleri ve çözünürlük iyileştirme yöntemleri anlatılmaktadır. İkinci bölümde ise yapay zeka teknolojisinin nano üretim teknolojilerine uygulanması, özellikle maske üretme süreçlerinde yaşanan litografi problemlerinin CNN tabanlı derin öğrenme sistemiyle nasıl çözüldüğü açıklanmaktadır.
    • Sunumun son bölümünde TÜBİTAK BİLGEM'deki YITAL laboratuvarında yapılan 0,25 mikron proses tasarımındaki çalışmalar paylaşılmakta ve sunum sonrası bir soru-cevap bölümü yer almaktadır. Konuşmacı, geliştirilen yazılımın ticari olup olmadığı konusunda da bilgi vermektedir.
    Konuşmacının Tanıtımı
    • Dr. Ahmet Unutulmaz, Boğaziçi Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği'nden yüksek lisans ve doktorasını almış bir öğretim üyesidir.
    • Geçtiğimiz yıllara kadar TÜBİTAK BİLGEM'de GIT HALDE Yarı İletken Teknoloji Laboratuvarında mikrolitografi ve 200 nanometreye kadar inen teknolojilerde uzmanlaşmıştır.
    • Şu an Marmara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi'nde öğretim üyesi olarak görev yapmaktadır.
    00:39Sunumun Amacı
    • Sunumda yarı iletken malzemelerin nano boyutta üretilmesi ile ilgili genel bilgiler paylaşılacaktır.
    • TÜBİTAK BİLGEM altındaki KİTA laboratuvarındaki çalışmaları da paylaşılmaktadır.
    • Apple'ın M1 çipinde yaklaşık 16 milyar transistör bulunmakta ve bu çip birkaç milimetre karelik alana sığmaktadır.
    01:16Transistörlerin Nano Boyutlara İnişi
    • Transistörler o kadar küçüldü ki, akım yoğunluğunu hesaplamak için klasik elektrostatik çözümler yeterli olmamaya başlamıştır.
    • Transistörler artık kuantum where'ler veya kuantum wire'lar olarak düşünülmektedir.
    02:00Üretim Süreçleri
    • Üretim süreçlerinde üç aşama kullanılmaktadır: depolama, şekillendirme ve aşındırma.
    • Depolama aşamasında alt taş üzerine ince film büyütülür, bu oksidasyon, buharlaştırmayla veya epitasiyel bir layer olabilir.
    • Şekillendirme aşamasında depolanan filmin üzerine ışığa duyarlı bir polimer (fotorezist) serilir ve ışık şeklinde desen uygulanır.
    • Aşındırma aşamasında ıslak veya kuru aşındırma yöntemleri kullanılarak açıkta kalan bölgelerdeki film kalınlığı elde edilir.
    03:29Nano Boyutlarda Üretim
    • Nanometre boyutunda film kalınlıkları bir nanometre veya altına bile inebilmektedir.
    • Üzerindeki şekillerin genişlikleri ise on nanometreye kadar inebilmektedir.
    • Teknolojiyi belirleyen, üzerine yapılan şekillerin ne kadar küçük yapılabildiği olmaktadır.
    03:59Litografi Sistemleri
    • Litografi sistemlerinde ışığa duyarlı polimerin üzerine istenilen desen ışık şeklinde düşürülür.
    • Bu sistemde üzerine istenilen deseni işlediğimiz "fotomask" adı verilen bir yapı kullanılır.
    • Endüstride araştırma amaçlı kullanılan kontak hizalayıcı sistemlerden çok daha karmaşık olan stepper ve scanner sistemleri kullanılmaktadır.
    • ASML firmasının extreme UV son teknoloji litografi cihazı insan boyundan daha büyük bir yapıdadır.
    05:08Optik Sistemler ve Çözünürlük
    • Optik sistemlere ihtiyaç duyulur çünkü ışığın dalga boyu, ışığı geçirmeye çalışılan aralıklarla karşılaştırılabilecek boyutta ise ışık dağılır.
    • Sistemler, dağılmış ışığın Fourier transformunu ters Fourier transform alarak pul üzerine yansıtması gerekir.
    • Standart sistemler genellikle dört kat küçültme sağlar ve çizgi-boşluk yapısının yoğunluğu sistemin çözünürlüğünü belirler.
    06:12RL Denklemi ve Çözünürlük Sınırları
    • RL denklemi, lambda (ışığın dalga boyu), NA (optik sistemin sayısal açıklığı) ve k1 (bir sabit) ile ifade edilir.
    • Hava ortamında NA'nın maksimum değeri 1, k1'in değeri ise 0.5'tir.
    • Teorik olarak basılabilecek en ince çizginin kalınlığı lambda/2 olup, bu değerin altına inmek fiziksel olarak mümkün değildir.
    06:57Litografi Sistemlerinde Kullanılan Işınlar
    • Litografi sistemlerinde kullanılan ışıkların dalga boyu yıllar içinde azalmıştır.
    • G-line, E-line, kripton floride, argon floride lazerler ve en son extreme UV sistemleri kullanılmaktadır.
    • Argon floride'ın dalga boyu 123 nanometre olup, yarısı yaklaşık 100 nanometre yapmaktadır.
    07:49Çözünürlük İyileştirme Teknikleri
    • Çözünürlük iyileştirme teknikleri, fiziksel limitlerin dışına çıkmak için optik sistemde değişiklikler yaparak RL formülünü modifiye etmeyi sağlar.
    • Optik sistemle pul arasında su yerine hava kullanıldığında NA değeri teorik olarak 1.35'e kadar çıkabilmektedir.
    • Maskede ışığı yavaşlatarak faz kayması yaratmak, ışığı açılı olarak düşürmek veya deseni iki parça halinde basmak çözünürlüğü iki kat iyileştirebilir.
    • Bu yöntemlerle çizgi-boşluk yapıları 16 kata kadar sıkıştırılabilir.
    09:24Optik Yakınlık Düzeltmesi ve OPC
    • Devreler sadece çizgi-boşluk yapılarından oluşmaz, farklı yapılar da bulunur.
    • Optik yakınlık düzeltmesi (OPC) ve çözünürlük altı patern ekleme metotları ile devreler için çözünürlük iyileştirilebilir.
    • Ters litografi tekniği hesapsal olarak maskede ne olması gerektiğini hesaplar ancak hesapsal olarak pahalı olduğu için çok tercih edilmez.
    10:15OPC Uygulaması
    • Dijital devrenin bir katmanında, orijinal maske ile pul üzerindeki görüntü arasında ciddi boyut farklılıkları ve kısalmalar oluşmaktadır.
    • Optik düzeltme tekniklerini uygulayan bir yazılım geliştirilmiştir.
    • Bu yazılım ile oluşturulan maske ile basılan pulda kısalmalar ortadan kalkmış ve boyutlar orijinal tasarıma daha yakın hale gelmiştir.
    11:28Yapay Zeka Tabanlı Nano Üretim Teknolojileri
    • Yapay zekayı nano üretim teknolojilerine uygulama çalışmaları devam etmektedir.
    • Maske üretme süreçlerinde bazı yapıların görünmemesi sorun yaratmaktadır.
    • Bu yapıların olmaması devrelerin çalışmasına engel olabilir.
    11:50Görüntü İşleme Algoritması Geliştirme
    • Yapay zeka tabanlı bir görüntü işleme algoritması geliştirilmiştir.
    • Algoritma CNN (Convolutional Neural Network) tabanlı derin öğrenmeye dayanmaktadır.
    • Otomatik olarak alınan görüntüden paternler tespit edilip, maske verisi tahmin edilmektedir.
    12:17Algoritmanın Avantajları
    • Orijinal tasarım bulunup karşılaştırılarak eksik yerler gösterilebilmektedir.
    • Derin öğrenme sistemiyle hatalı tetiklemeler (false alarm rate) çok azdır.
    • Klasik metotlarda ise binlerce hatalı sonuç ortaya çıkmaktadır.
    12:57Soru-Cevap
    • Litografi sürecinde maske tasarımlarında çıkan kusurlar sorun teşhir edilmiştir.
    • Geliştirilen yazılım ticari bir yazılım değil, kendileri tarafından geliştirilmiş ve mevcut yazılıma entegre edilmiştir.
    • Ticari olarak benzer yazılımların da bulunduğu, ancak hangi firmaların üzerinde çalıştığı bilinmediği belirtilmiştir.

    Yanıtı değerlendir

  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor