(57)【要約】【課題】高精度かつ高効率に回帰式を生成できる学習方法、管理装置および管理プログラムを提供する。【解決手段】学習方法は、プラズマ処理装置のチャンバ内の発光データに対して前処理を行う。学習方法は、プラズマ処理装置におけるエッチングレートと、発光データとの関係を表す回帰式を生成する機械学習の制約を設定する。学習方法は、前処理を行った発光データから学習対象の波長を選択する。学習方法は、発光データと異なる他のセンサのデータの選択を受け付ける。学習方法は、選択された波長と、受け付けた他のセンサのデータと、エッチングレートとを学習データとして、設定された制約に基づいて機械学習を行い、回帰式を生成する。学習方法は、生成した回帰式を出力する。【選択図】図５
2020181959.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラズマ処理装置のチャンバ内の発光データに対して前処理を行うことと、
前記プラズマ処理装置におけるエッチングレートと、前記発光データとの関係を表す回帰式を生成する機械学習の制約を設定することと、
前処理を行った前記発光データから学習対象の波長を選択することと、
前記発光データと異なる他のセンサのデータの選択を受け付けることと、
選択された前記波長と、受け付けた前記他のセンサのデータと、前記エッチングレートとを学習データとして、設定された前記制約に基づいて前記機械学習を行い、前記回帰式を生成することと、
生成した前記回帰式を出力することと、
を有する学習方法。
【請求項２】
前記前処理は、前記発光データに対して、平滑化処理、センサ機差の調整処理、および、アクチノメトリ法における規格化波長の発光比への変換処理のうち、１つまたは複数の処理である、
請求項１に記載の学習方法。
【請求項３】
前記制約は、変数増加コスト、目標合致率、および、最大探索回数のうち、１つまたは複数の制約である、
請求項１または２に記載の学習方法。
【請求項４】
前記選択する処理は、前記発光データのうち、発光のピークを持つ波長を抽出し、抽出した前記波長から発光強度の平均値が第１の閾値以下、または、第２の閾値以上の波長を除外した波長を選択する、
請求項１〜３のいずれか１つに記載の学習方法。
【請求項５】
前記受け付ける処理は、前記他のセンサのデータに基づく非線形項、干渉項、および、規格化項のうち、１つまたは複数の項を生成し、生成した前記項の選択を受け付ける、
請求項１〜４のいずれか１つに記載の学習方法。
【請求項６】
前記回帰式は、線形多項式である、
請求項１〜５のいずれか１つに記載の学習方法。
【請求項７】
前記生成する処理は、スパースモデリングを用いて前記機械学習を行う、
請求項１〜６のいずれか１つに記載の学習方法。
【請求項８】
前記スパースモデリングは、遺伝的プログラミング法を用いる、
請求項７に記載の学習方法。
【請求項９】
前記スパースモデリングは、要素の数または回帰係数に応じてコストを増大させる、
請求項７または８に記載の学習方法。
【請求項１０】
回帰式を用いてプラズマ処理装置を管理する管理装置であって、
前記回帰式は、
前記プラズマ処理装置のチャンバ内の発光データに対して前処理を行うことと、
前記プラズマ処理装置におけるエッチングレートと、前記発光データとの関係を表す回帰式を生成する機械学習の制約を設定することと、
前処理を行った前記発光データから学習対象の波長を選択することと、
前記発光データと異なる他のセンサのデータの選択を受け付けることと、
選択された前記波長と、受け付けた前記他のセンサのデータと、前記エッチングレートとを学習データとして、設定された前記制約に基づいて前記機械学習を行うこと、により生成された回帰式であり、
管理時に前記プラズマ処理装置から取得した前記発光データを前記回帰式に適用することで、前記プラズマ処理装置のエッチングレートを推定する推定部と、
推定した前記エッチングレートに基づいて、前記プラズマ処理装置を制御する制御部と、
を有する管理装置。
【請求項１１】
回帰式を用いてプラズマ処理装置を管理する管理プログラムであって、
前記回帰式は、
前記プラズマ処理装置のチャンバ内の発光データに対して前処理を行うことと、
前記プラズマ処理装置におけるエッチングレートと、前記発光データとの関係を表す回帰式を生成する機械学習の制約を設定することと、
前処理を行った前記発光データから学習対象の波長を選択することと、
前記発光データと異なる他のセンサのデータの選択を受け付けることと、
選択された前記波長と、受け付けた前記他のセンサのデータと、前記エッチングレートとを学習データとして、設定された前記制約に基づいて前記機械学習を行うこと、により生成された回帰式であり、
管理時に前記プラズマ処理装置から取得した前記発光データを前記回帰式に適用することで、前記プラズマ処理装置のエッチングレートを推定することと、
推定した前記エッチングレートに基づいて、前記プラズマ処理装置を制御することと、
の各処理を管理装置に実行させる管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、学習方法、管理装置および管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
プラズマ処理装置の経時変動を抑えるために、装置パラメータの調整を行うＡＰＣ（Advanced  Process  Control）／ＡＥＣ（Advanced  Equipment  Control）が提案されている。この様な装置パラメータの調整を自動で行うために、プラズマ処理装置の各種センサのデータを機械学習することが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２０１４−５１４７２７号公報
【特許文献２】特表２０１７−５３６５８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、高精度かつ高効率に回帰式を生成できる学習方法、管理装置および管理プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一態様による学習方法は、プラズマ処理装置のチャンバ内の発光データに対して前処理を行う。学習方法は、プラズマ処理装置におけるエッチングレートと、発光データとの関係を表す回帰式を生成する機械学習の制約を設定する。学習方法は、前処理を行った発光データから学習対象の波長を選択する。学習方法は、発光データと異なる他のセンサのデータの選択を受け付ける。学習方法は、選択された波長と、受け付けた他のセンサのデータと、エッチングレートとを学習データとして、設定された制約に基づいて機械学習を行い、回帰式を生成する。学習方法は、生成した回帰式を出力する。
【発明の効果】
【０００６】
本開示によれば、高精度かつ高効率に回帰式を生成できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、本開示の一実施形態における処理システムの一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、ハーフロットにおけるエッチングレートの変化の一例を示す図である。
【図３】図３は、発光データの一例を示す図である。
【図４】図４は、発光データの経時変化の一例を示す図である。
【図５】図５は、本開示の一実施形態における情報処理装置の一例を示すブロック図である。
【図６】図６は、本実施形態における学習処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、本実施形態における前処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、本実施形態における設定処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、本実施形態における選択および受付処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、本実施形態における生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、本実施形態における回帰式および実測値との比較の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、本実施形態における回帰式の選択された波長の一例を示す説明図である。
【図１３】図１３は、本実施形態における回帰式および実測値との比較の他の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、本実施形態における回帰式の選択された波長の他の一例を示す説明図である。
【図１５】図１５は、直前に流れたレシピ種による発光バランスの変化の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に、開示する学習方法、管理装置および管理プログラムの実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態により開示技術が限定されるものではない。
【０００９】
プラズマ処理装置の各種センサのデータを機械学習する場合において、エッチング処理結果と、プラズマ処理装置のチャンバ内の発光データとを紐付ける回帰式（プラズマ状態推定モデル）を生成することが考えられる。回帰式は、再帰的学習により、精度を高めていくアルゴリズムで学習を行う。例えば、主成分回帰、部分最小二乗法等が挙げられる。これらは、コストを最小化するような式構造や係数を最適解として、再帰的に探索を行うことができる。また、発光データは、ＯＥＳ（Optical  Emission  Sensor）によって取得され、一般的にエッチングの終点検出に用いられている。一方、発光データは、チャンバのコンディション推定に利用しようとした場合、原子密度を定量的に測定できるアクチノメトリ法や、電子温度推定を目的とした二線強度比較法といった手法が用いられている。
【００１０】
また、回帰式の生成については、一般的に次の２種類のうち、どちらかのアプローチが取られることが多い。１つ目は、エッチングプロセスおよび発光に関するモデルの観点から参照波長を選定することで実験的に重み付けを行って、回帰式の回帰係数を同定する方法である。２つ目は、参照波長を選定することはせず、過去の膨大な処理データから数学的に自動的に重み付けを行って、回帰式の回帰係数を同定する方法である。
【００１１】
１つ目の方法では、比較的少ないデータ数で回帰式を構築することができるが、単一励起種、単一波長から得られる回帰式の推定精度は、ある物理現象に対しては良好でも、様々な物理現象に対しては期待値に満たない場合が多い。また、２つ目の方法では、様々な物理現象に対して高い推定精度が得られる可能性があるが、過去のデータに頼った同定を行うため比較的多くのデータ数が必要となり、データの質と量が十分でない場合、過学習となる場合がある。さらに、一般的に人間にとって理解困難な回帰式が完成する傾向があるため、モデルの信頼性に疑念が残ることになる。そこで、高精度かつ高効率に回帰式を生成することが期待されている。
【００１２】
［処理システム１の構成］
図１は、本開示の一実施形態における処理システムの一例を示すブロック図である。図１に示すように、処理システム１は、複数の管理装置１０と、複数のプラズマ処理装置２０と、情報処理装置１００とを有する。なお、図１では、管理装置１０ａ，１０ｂ，１０ｃ、および、プラズマ処理装置２０ａ，２０ｂ，２０ｃとしているが、区別しない場合は単に管理装置１０およびプラズマ処理装置２０と称する。
【００１３】
管理装置１０は、プラズマ処理装置２０をそれぞれ管理する。管理装置１０は、接続されるプラズマ処理装置２０の状態を管理し、プラズマ処理装置２０から発光データおよび各種センサのデータ等の情報を受信する。管理装置１０は、取得した各種の情報を情報処理装置１００に送信する。また、管理装置１０は、情報処理装置１００から受信した回帰式、および、プラズマ処理装置２０から受信した各種の情報に基づいて、エッチングレートを推定する。管理装置１０は、推定したエッチングレートに基づいて、プラズマ処理装置２０を制御する。
【００１４】
プラズマ処理装置２０は、処理対象の基板（以下、ウエハという。）に対してプラズマ処理を行う。プラズマ処理装置２０は、プラズマ処理における、発光データおよび各種センサのデータ等の情報を管理装置１０に送信する。また、プラズマ処理装置２０は、管理装置１０による制御を受け付ける。
【００１５】
情報処理装置１００は、管理装置１０から発光データおよび各種センサのデータ等の情報を受信する。情報処理装置１００は、受信した各種の情報に基づいて、回帰式を生成する。情報処理装置１００は、生成した回帰式を管理装置１０に送信する。
【００１６】
［エッチングレートおよび発光データ］
ここで、エッチングレートおよび発光データについて説明する。図２は、ハーフロットにおけるエッチングレートの変化の一例を示す図である。図２に示すグラフ３０は、ハーフロットである１０枚のウエハを処理した場合におけるエッチングレートの変化の補正前実測値と補正後実測値と示す。図２に示すように、補正前実測値のグラフでは、ウエハ数が増加するごとにエッチングレートが低下している。これは、チャンバ内の汚れによるものであり、ハーフロットや１ロットの処理ごとにクリーニングガスでクリーニングすることによって元に戻すことができる。一方、補正後実測値のグラフでは、ハーフロットの期間において、処理ガスを調整、例えば流量を増加させることで、エッチングレートの低下を抑えている。本実施形態では、この様な制御を管理装置１０の回帰式を用いて行う。
【００１７】
図３は、発光データの一例を示す図である。図３に示すグラフ３１は、あるウエハをプラズマ処理した場合の波長ごとの発光強度を示す。グラフ３１の例では、６６０ｎｍ付近に発光強度のピークが現れていることがわかる。この様なピークは、固有の物質を検出したことを示す。
【００１８】
図４は、発光データの経時変化の一例を示す図である。図４に示すグラフ３２は、ウエハＮｏ．１〜Ｎｏ．６６までの各波長（１２０１波長分）の経時変化を示す。グラフ３２は、ウエハ１枚あたりの発光強度の時間積分値の変動率を左端のスケールで示す分類（色分け等）で表している。つまり、グラフ３２は、図３のグラフ３１を６６枚分並べたものである。グラフ３２の例では、ウエハＮｏ．２０を超えたあたりから、発光強度が低下しており、経時変化が現れていることがわかる。すなわち、グラフ３０およびグラフ３２からは、エッチングレートの低下と、発光強度の低下との間に相関があることがわかる。
【００１９】
［情報処理装置１００の構成］
図５は、本開示の一実施形態における情報処理装置の一例を示すブロック図である。図５に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、表示部１１１と、操作部１１２と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、図５に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。
【００２０】
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部１１０は、ネットワークを介して管理装置１０と有線または無線で接続され、管理装置１０との間で情報の通信を司る通信インタフェースである。通信部１１０は、管理装置１０から発光データおよび各種センサのデータ等の情報を受信する。通信部１１０は、受信した発光データおよび各種センサのデータ等の情報を制御部１３０に出力する。また、通信部１１０は、制御部１３０から入力された回帰式を管理装置１０に送信する。
【００２１】
表示部１１１は、各種情報を表示するための表示デバイスである。表示部１１１は、例えば、表示デバイスとして液晶ディスプレイ等によって実現される。表示部１１１は、制御部１３０から入力された表示画面等の各種画面を表示する。
【００２２】
操作部１１２は、情報処理装置１００のユーザから各種操作を受け付ける入力デバイスである。操作部１１２は、例えば、入力デバイスとして、キーボードやマウス等によって実現される。操作部１１２は、ユーザによって入力された操作を操作情報として制御部１３０に出力する。操作部１１２は、ユーザから学習データ用のエッチングレートの入力を受け付ける。操作部１１２は、受け付けたエッチングレートを制御部１３０に出力する。なお、操作部１１２は、入力デバイスとして、タッチパネル等によって実現されるようにしてもよく、表示部１１１の表示デバイスと、操作部１１２の入力デバイスとは、一体化されるようにしてもよい。
【００２３】
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、学習データ記憶部１２１と、回帰式記憶部１２２とを有する。また、記憶部１２０は、制御部１３０での処理に用いる情報を記憶する。
【００２４】
学習データ記憶部１２１は、回帰式を生成するための学習データを記憶する。学習データ記憶部１２１は、例えば、発光データ、各種センサのデータおよびエッチングレート等の情報を学習データとして記憶する。
【００２５】
回帰式記憶部１２２は、機械学習の結果、生成された回帰式、つまりプラズマ状態推定モデルを記憶する。本実施形態では、回帰式を線形多項式に制限することで、人間が解釈可能なモデルとしている。回帰式は、下記の式（１）に示す形式を用いる。
【００２６】
Ｅ／Ｒ＝ａＯＥＳ＃１＋ｂＯＥＳ＃２＋  ・・・  ＋ｚ    ・・・（１）
【００２７】
ここで、Ｅ／Ｒはエッチングレートを示し、ａ〜ｚは、回帰係数を示し、ＯＥＳ＃ｘは、発光データの波長を示す。
【００２８】
制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）、ＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。
【００２９】
制御部１３０は、前処理部１３１と、設定部１３２と、選択部１３３と、受付部１３４と、生成部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図５に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【００３０】
前処理部１３１は、管理装置１０から受信した発光データおよび各種センサのデータ等の情報と、入力された学習データ用のエッチングレートの情報とを学習データとして学習データ記憶部１２１に記憶する。前処理部１３１は、学習データ記憶部１２１を参照し、発光データに対して平滑化処理を行う。前処理部１３１は、平滑化処理として、発光のゆらぎを時間平均化するために、時間軸方向に移動平均平滑化処理を実施する。
【００３１】
前処理部１３１は、平滑化処理に続いてセンサ機差の調整を行う。前処理部１３１は、例えば、ａｎを回帰係数、ｔｎをセンサ値（発光比）として、発光比単位ｇｎおよび全体ｇｔｏｔａｌでのゲイン調整と、全体でのオフセット調整ｏｔｏｔａｌとを下記の式（２）を用いて行う。また、前処理部１３１は、センサ間の単位の無次元化、波長間の発光強度差の無効化、サンプル数依存性のための再スケーリングの観点からＺ−Ｓｃｏｒｅを適用する。
【００３２】
【数１】
2020181959.tif 000003
【００３３】
また、前処理部１３１は、アクチノメトリ法のための規格化波長候補をユーザに提示して、選択を受け付ける。規格化波長候補は、希ガスごとに１波長の候補である。前処理部１３１は、例えば、Ｈｅ、Ａｒ、Ｋｒ、Ｘｅ等を規格化波長候補として提示する。前処理部１３１は、選択された規格化波長で発光データを割ることで、発光強度から発光比への変換を実行する。前処理部１３１は、発光比に変換された発光データを学習データ記憶部１２１に記憶する。前処理部１３１は、前処理が完了すると、設定部１３２に設定指示を出力する。
【００３４】
設定部１３２は、前処理部１３１から設定指示が入力されると、回帰式を生成する機械学習における制約を設定する。設定部１３２は、制約として変数増加コストの重みを選択する。設定部１３２は、変数増加コストの重みについて、下記の式（３）に示すように、最小化問題の正則化項（λ||ｘ||１）の係数で調整を行う。なお、λは、０＜λ＜１の範囲である。また、式（３）の「Ａｘ−ｂ」は、回帰式で最小化したい推定誤差を示す。
【００３５】
【数２】
2020181959.tif 000004
【００３６】
次に、設定部１３２は、制約として、機械学習のゴール設定である目標合致率を設定する。目標合致率（fitness）は、回帰残差が最小のときに１に近づく規格化済の非線形目標合致率であり、例えば、下記の式（４）のように定義される。なお、目標合致率（fitness）は、０＜fitness＜１の範囲である。
【００３７】
【数３】
2020181959.tif 000005
【００３８】
また、設定部１３２は、制約として、機械学習のゴール設定である最大探索回数を設定する。これは、機械学習により再帰的に最小化問題を解くが、目標合致しない場合もあるためである。なお、最大探索回数（IterationMax）は、１＜IterationMax＜１００００の範囲である。設定部１３２は、制約を設定すると、設定した制約情報を生成部１３５に出力するとともに、選択部１３３に選択指示を出力する。
【００３９】
選択部１３３は、設定部１３２から選択指示が入力されると、学習データ記憶部１２１を参照し、発光比に変換された発光データから、発光のピークを持つ波長を抽出する。選択部１３３は、抽出した波長から、発光比の平均値が低発光側の第１の閾値以下、または、高発光側の第２の閾値以上である波長を除外する。第１の閾値は、例えば、ノイズレベルとすることができる。また、第２の閾値は、例えば、ダイナミックレンジの上限値とすることができる。つまり、選択部１３３は、Ｓ／Ｎ（Signal／Noise）比の悪い波長や、飽和してプロセス感度歪みとなる波長を除外する。選択部１３３は、例えば、１２０１個の波長から、発光のピークを持ち、かつ、発光比が所定の範囲内の波長を、学習対象の波長として選択する。選択部１３３は、学習対象の波長を選択すると、選択した波長情報を生成部１３５に出力するとともに、受付部１３４に受付指示を出力する。なお、選択部１３３は、学習対象の波長の選択において、抽出した発光のピークを持つ波長から、予め用意された解釈可能な波長のリストに当てはまらない、解釈不能な励起種不明波長を削除するようにしてもよい。
【００４０】
受付部１３４は、選択部１３３から受付指示が入力されると、ＯＥＳ以外の他のセンサ信号について、候補のセンサリストをユーザに提示して選択を受け付ける。候補のセンサとしては、例えば、イオン衝突速度、イオン数、電子密度、シース厚み情報を表現するための、Vpp、Current、RF  Mag、RF  Phase等のセンサが挙げられる。また、受付部１３４は、候補のセンサについて、１つのセンサの二乗値を用いる非線形項、２つのセンサ間の乗算値を用いる干渉項、２つのセンサ間の除算値を用いる規格化項といった複合センサを生成する。受付部１３４は、複合センサを用いることで、ユーザの知見を機械学習に投入することができる。受付部１３４は、受け付けた他のセンサ信号や複合センサを追加センサ情報として生成部１３５に出力する。
【００４１】
生成部１３５には、設定部１３２から制約情報が入力され、選択部１３３から波長情報が入力され、受付部１３４から追加センサ情報が入力される。生成部１３５は、学習データ記憶部１２１からエッチングレートを取得し、取得したエッチングレートと、入力された制約情報、波長情報および追加センサ情報とを用いて、機械学習のスパースモデルを初期化し、初回の機械学習を行う。生成部１３５は、機械学習を行ったスパースモデルを評価する。スパースモデルの評価は、下記の式（５）〜式（１０）を用いる。
【００４２】
【数４】
2020181959.tif 000006
【数５】
2020181959.tif 000007
【数６】
2020181959.tif 000008
【数７】
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【数８】
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【数９】
2020181959.tif 000011
【００４３】
スパースモデリングにおける連立方程式は、式（５），（６）となる。行列Ａは、前処理済センサ信号値（発光比）を示し、行列ｘは、回帰係数を示し、行列ｂは、エッチングレートを示す。また、要素の数の増加に対するコストは、リッジ回帰の最小化問題（Ｌ０正則化）として、式（７）で定義される。ただし、式（７）では、式（８）の非零要素数と定義される。また、回帰係数を大きくすることに対するコストは、ＬＡＳＳＯの最小化問題（Ｌ１正則化）として、式（９）で定義される。ただし、式（９）では、式（１０）と定義される。
【００４４】
また、上述のスパースモデルは、解離性励起（局所熱平衡状態）を考慮した衝突複写モデルを前提として、複数のエネルギー準位のポピュレーションバランスからプラズマ状態を捉える一連の系を特定することを数学的な目標としてモデル構築したものである。これらは、ポピュレーション収支の連立方程式で実現することができる。
【００４５】
アクチノメトリ法が成立するのはコロナモデル（電子衝突励起と放射による損失のみ）を前提としているが、実際のプロセスプラズマは、コロナ状態と局所熱平衡状態（電離、再結合、励起、脱励起による均衡）の中間と言われており、十分ではない。一方、二線強度比較法による電子温度推定では、同一励起種（希ガス）の二波長間発光比で十分だが、イオンエネルギーを議論するには電子エネルギー分布を意識する必要があり、各準位の電子エネルギー分布関数（ＥＥＤＦ）の積算値がイオンエッチングに寄与すると考えることができる。
【００４６】
本来であれば、エネルギー準位ごとにポピュレーション収支を評価していくべきところだが、これには高精度のＯＥＳと膨大な検証時間が必要となる。これに対し、本実施形態の機械学習では、これらの過程をスキップして、ＯＥＳの発光バランスから回帰的にプラズマ状態を大まかに同定することができる。
【００４７】
生成部１３５は、評価の結果、目標合致率が所定値を満たすか否かを判定する。生成部１３５は、目標合致率が所定値を満たさないと判定した場合、探索アルゴリズムに基づいて、スパースモデルを更新し、再帰的学習を行う。なお、探索アルゴリズムとしては、例えば、遺伝的プログラミング法を用いる。生成部１３５は、スパースモデルを更新すると、スパースモデルの評価に戻る。
【００４８】
生成部１３５は、目標合致率が所定値を満たすと判定した場合、回帰係数行列ｘに基づく回帰式を生成し、生成した回帰式を回帰式記憶部１２２に記憶する。また、生成部１３５は、生成した回帰式を通信部１１０に出力し、通信部１１０を介して管理装置１０に回帰式を送信する。
【００４９】
［学習方法］
次に、本実施形態の情報処理装置１００の動作について説明する。図６は、本実施形態における学習処理の一例を示すフローチャートである。
【００５０】
情報処理装置１００の前処理部１３１は、管理装置１０から受信した発光データおよび各種センサのデータ等の情報と、入力されたエッチングレートの情報とを学習データとして学習データ記憶部１２１に記憶する。前処理部１３１は、学習データの準備が完了すると、前処理を実行する（ステップＳ１）。
【００５１】
ここで、図７を用いて前処理を説明する。図７は、本実施形態における前処理の一例を示すフローチャートである。
【００５２】
前処理部１３１は、学習データ記憶部１２１を参照し、発光データに対して平滑化処理を行う（ステップＳ１１）。前処理部１３１は、平滑化処理に続いてセンサ機差の調整を行う（ステップＳ１２）。前処理部１３１は、アクチノメトリ法のための規格化波長候補をユーザに提示して、選択を受け付ける。前処理部１３１は、選択された規格化波長の発光比への変換を実行する（ステップＳ１３）。前処理部１３１は、発光比に変換された発光データを学習データ記憶部１２１に記憶する。前処理部１３１は、前処理が完了すると、設定部１３２に設定指示を出力し、元の処理に戻る。
【００５３】
図６の説明に戻る。設定部１３２は、前処理部１３１から設定指示が入力されると、設定処理を実行する（ステップＳ２）。ここで、図８を用いて設定処理を説明する。図８は、本実施形態における設定処理の一例を示すフローチャートである。
【００５４】
設定部１３２は、回帰式を生成する機械学習における制約として、変数増加コストの重みを選択する（ステップＳ２１）。設定部１３２は、制約として、目標合致率を設定する（ステップＳ２２）。設定部１３２は、制約として、最大探索回数を設定する（ステップＳ２３）。設定部１３２は、制約を設定すると、設定した制約情報を生成部１３５に出力するとともに、選択部１３３に選択指示を出力し、元の処理に戻る。
【００５５】
図６の説明に戻る。選択部１３３は、設定部１３２から選択指示が入力されると、選択および受付処理を実行する（ステップＳ３）。ここで、図９を用いて選択および受付処理を説明する。図９は、本実施形態における選択および受付処理の一例を示すフローチャートである。
【００５６】
選択部１３３は、学習データ記憶部１２１を参照し、発光比に変換された発光データから、発光のピークを持つ波長を抽出する（ステップＳ３１）。選択部１３３は、抽出した波長から、発光比の平均値が低発光強度である波長（低発光側の第１の閾値以下）、および、高発光強度である波長（高発光側の第２の閾値以上）である波長を除外する（ステップＳ３２）。選択部１３３は、除外されていない波長を、学習対象の波長として選択する。選択部１３３は、学習対象の波長を選択すると、選択した波長情報を生成部１３５に出力するとともに、受付部１３４に受付指示を出力する。
【００５７】
受付部１３４は、選択部１３３から受付指示が入力されると、ＯＥＳ以外の他のセンサ信号について、候補のセンサリストをユーザに提示して選択を受け付けて、他のセンサ信号として追加する（ステップＳ３３）。また、受付部１３４は、ユーザの指示に基づいて、候補のセンサから複合センサを生成する（ステップＳ３４）。受付部１３４は、受け付けた他のセンサ信号や複合センサを追加センサ情報として生成部１３５に出力し、元の処理に戻る。
【００５８】
図６の説明に戻る。生成部１３５は、受付部１３４から追加センサ情報が入力されると、生成処理を実行する（ステップＳ４）。ここで、図１０を用いて生成処理を説明する。図１０は、本実施形態における生成処理の一例を示すフローチャートである。
【００５９】
生成部１３５は、学習データ記憶部１２１からエッチングレートを取得し、取得したエッチングレートと、入力された制約情報、波長情報および追加センサ情報とを用いて、機械学習のスパースモデルを初期化し、初回の機械学習を行う（ステップＳ４１）。生成部１３５は、機械学習を行ったスパースモデルを評価する（ステップＳ４２）。生成部１３５は、評価の結果、目標合致率が所定値を満たすか否かを判定する（ステップＳ４３）。生成部１３５は、目標合致率が所定値を満たさないと判定した場合（ステップＳ４３：Ｎｏ）、探索アルゴリズムに基づいて、スパースモデルを更新し、再帰的学習を行い（ステップＳ４４）、ステップＳ４２に戻る。生成部１３５は、目標合致率が所定値を満たすと判定した場合（ステップＳ４３：Ｙｅｓ）、元の処理に戻る。
【００６０】
図６の説明に戻る。生成部１３５は、回帰係数行列ｘに基づく回帰式を生成し、生成した回帰式を回帰式記憶部１２２に記憶する。また、生成部１３５は、生成した回帰式を通信部１１０に出力し、通信部１１０を介して管理装置１０に回帰式を送信する（ステップＳ５）。これにより、情報処理装置１００は、高精度かつ高効率に回帰式を生成することができる。また、生成した回帰式は、理解しやすい形式とすることができる。
【００６１】
［回帰式（推定モデル）の例］
図１１は、本実施形態における回帰式および実測値との比較の一例を示す図である。図１１のグラフ４０では、実測値（Ｇｏａｌ）と回帰式による推定値（Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）とを比較すると、推定値は概ね実測値に近い値となっている。グラフ４０に対応する回帰式４１は、発光データの波長３３個のうち、＃２，＃７，＃２２がエッチングレートに寄与していることを表す。なお、表４２には、回帰式４１の制約等の詳細を示す。
【００６２】
図１２は、本実施形態における回帰式の選択された波長の一例を示す説明図である。図１２のグラフ４３は、波長＃２によるエッチングレートの推定結果を示す。また、グラフ４４は、波長＃２の発光比を示す。グラフ４５は、波長＃７によるエッチングレートの推定結果を示す。また、グラフ４６は、波長＃７の発光比を示す。グラフ４７は、波長＃２２によるエッチングレートの推定結果を示す。また、グラフ４８は、波長＃２２の発光比を示す。グラフ４３〜４８を参照すると、グラフ４０の事例では、大部分を波長＃２のＯＨラジカルで表現可能だが、一部の変動が表現出来ていない。このため、波長＃２に加え、波長＃７，＃２２のＨｅ発光比から電子温度変動を表現することで、グラフ４０に示す推定値となる。すなわち、回帰式４１は、電子温度＆電子密度モデルといえる。
【００６３】
図１３は、本実施形態における回帰式および実測値との比較の他の一例を示す図である。図１３のグラフ５０では、実測値（Ｇｏａｌ）と回帰式による推定値（Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）とを比較すると、推定値は概ね実測値に近い値となっている。グラフ５０に対応する回帰式５１は、発光データの波長３３個のうち、＃１１，＃１２，＃２６，＃２９がエッチングレートに寄与していることを表す。なお、表５２には、回帰式５１の回帰統計値等の詳細を示す。
【００６４】
図１４は、本実施形態における回帰式の選択された波長の他の一例を示す説明図である。図１４のグラフ５３は、波長＃１１によるエッチングレートの推定結果を示す。また、グラフ５４は、波長＃１１の発光比を示す。グラフ５５は、波長＃２６によるエッチングレートの推定結果を示す。また、グラフ５６は、波長＃２６の発光比を示す。グラフ５７は、波長＃１２によるエッチングレートの推定結果を示す。また、グラフ５８は、波長＃１２の発光比を示す。グラフ５９は、波長＃２９によるエッチングレートの推定結果を示す。また、グラフ６０は、波長＃２９の発光比を示す。グラフ５３〜６０を参照すると、グラフ５０の事例では、波長＃１１，＃２６の２種類のＯで、ＯラジカルとＯイオンを表現し、波長＃１２，＃２９の２種類のＨで、バイプロダクトと電子温度を表現することで、グラフ５０に示す推定値となる。すなわち、回帰式５１は、総合的なエッチングモデルといえる。
【００６５】
［変形例］
上記の実施形態では、回帰式の利用例として、プロセス中の発光データに基づいて、管理装置１０がプラズマ処理装置２０を制御する形態を挙げたが、プロセス中の発光データに基づいて、プロセスの異常検出を行うようにしてもよい。図１５は、直前に流れたレシピ種による発光バランスの変化の一例を示す図である。変形例では、図１５に示すような、ある異常ケースを擬似的に再現したときの発光変化量（複数の励起種バランス）を機械学習してモデル（回帰式）を生成する。管理装置１０またはプラズマ処理装置２０は、生成したモデルを用いて、プロセス中の発光データが異常ケースに該当すると判定した場合に異常検出を行う。
【００６６】
以上、本実施形態によれば、情報処理装置１００は、プラズマ処理装置２０のチャンバ内の発光データに対して前処理を行う。また、情報処理装置１００は、プラズマ処理装置２０におけるエッチングレートと、発光データとの関係を表す回帰式を生成する機械学習の制約を設定する。また、情報処理装置１００は、前処理を行った発光データから学習対象の波長を選択する。また、情報処理装置１００は、発光データと異なる他のセンサのデータの選択を受け付ける。また、情報処理装置１００は、選択された波長と、受け付けた他のセンサのデータと、エッチングレートとを学習データとして、設定された制約に基づいて機械学習を行い、回帰式を生成する。また、情報処理装置１００は、生成した回帰式を出力する。その結果、高精度かつ高効率に回帰式を生成できる。
【００６７】
また、本実施形態によれば、前処理は、発光データに対して、平滑化処理、センサ機差の調整処理、および、アクチノメトリ法における規格化波長の発光比への変換処理のうち、１つまたは複数の処理である。その結果、発光データからノイズ等を除去することができる。
【００６８】
また、本実施形態によれば、制約は、変数増加コスト、目標合致率、および、最大探索回数のうち、１つまたは複数の制約である。その結果、機械学習の学習時間を短縮できる。
【００６９】
また、本実施形態によれば、情報処理装置１００は、発光データのうち、発光のピークを持つ波長を抽出し、抽出した波長から発光強度の平均値が第１の閾値以下、または、第２の閾値以上の波長を除外した波長を選択する。その結果、Ｓ／Ｎ比の悪い波長や、飽和してプロセス感度歪みとなる波長を除外できる。
【００７０】
また、本実施形態によれば、情報処理装置１００は、他のセンサのデータに基づく非線形項、干渉項、および、規格化項のうち、１つまたは複数の項を生成し、生成した項の選択を受け付ける。その結果、ユーザの知見を回帰式に反映できる。
【００７１】
また、本実施形態によれば、回帰式は、線形多項式である。その結果、生成された回帰式を人間が理解することができる。
【００７２】
また、本実施形態によれば、情報処理装置１００は、スパースモデリングを用いて機械学習を行う。その結果、少数の波長による回帰式を生成することができる。
【００７３】
また、本実施形態によれば、スパースモデリングは、遺伝的プログラミング法を用いる。その結果、回帰式の波長の組み合わせを抽出することができる。
【００７４】
また、本実施形態によれば、スパースモデリングは、要素の数または回帰係数に応じてコストを増大させる。その結果、機械学習の学習時間を短縮できる。
【００７５】
今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。上記の実施形態は、添付の請求の範囲およびその主旨を逸脱することなく、様々な形体で省略、置換、変更されてもよい。
【００７６】
また、上記した実施形態では、管理装置１０がプロセス制御や異常検出を行ったが、その他にも、チャンバ内のデポ量を発光データの変化量から推定し、デポに基づく変化が所定値以下になるまでクリーニングを実施するといった利用を行ってもよい。また、管理装置１０は、エッチングレート等に基づいて、フォーカスリング等の各種パーツ交換時期を報知するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００７７】
１  処理システム
１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃ  管理装置
２０，２０ａ，２０ｂ，２０ｃ  プラズマ処理装置
１００  情報処理装置
１１０  通信部
１１１  表示部
１１２  操作部
１２０  記憶部
１２１  学習データ記憶部
１２２  回帰式記憶部
１３０  制御部
１３１  前処理部
１３２  設定部
１３３  選択部
１３４  受付部
１３５  生成部
【図１】
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【図２】
2020181959.tif 000013
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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