(57)【要約】【課題】処理装置における最適処理条件探索の効率化を図る。【解決手段】モデル学習部１０８は学習データにより予測モデルを学習し、ターゲット設定部１０７は、目標出力パラメータ値と学習データの出力パラメータ値のうち目標出力パラメータ値に最も近い出力パラメータ値との間を補間することにより、ターゲット出力パラメータ値を設定し、処理条件探索部１０９は、予測モデルを用いて、目標出力パラメータ値及びターゲット出力パラメータ値に対応する入力パラメータ値を推定し、モデル学習部１０８は、処理条件探索部が推定した入力パラメータ値と当該推定した入力パラメータ値により処理装置が処理した結果である出力パラメータ値との組を追加学習データとして用いて、予測モデルを更新する。【選択図】図１
2019159864.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の処理を行う処理装置に対して、前記処理装置に与えられる目標出力パラメータ値に対応する前記処理装置の制御パラメータである入力パラメータ値を探索する探索装置であって、
プロセッサと、
メモリと、
前記メモリに格納され、前記プロセッサに実行されることにより、前記目標出力パラメータ値に対応する入力パラメータ値を探索する探索プログラムとを有し、
前記探索プログラムは、モデル学習部と、ターゲット設定部と、処理条件探索部と、収束判定部とを有し、
前記モデル学習部は、前記処理装置の入力パラメータ値と当該入力パラメータ値により前記処理装置が処理した結果である出力パラメータ値との組である学習データにより予測モデルを学習し、
前記ターゲット設定部は、前記目標出力パラメータ値と前記学習データの出力パラメータ値の中で前記目標出力パラメータ値に最も近い出力パラメータ値との間を補間することにより、ターゲット出力パラメータ値を設定し、
前記処理条件探索部は、前記予測モデルを用いて、前記目標出力パラメータ値及び前記ターゲット出力パラメータ値に対応する入力パラメータ値を推定し、
前記収束判定部は、前記処理条件探索部が推定した入力パラメータ値にて前記処理装置が処理した結果である出力パラメータ値が前記目標出力パラメータ値の所定の範囲内に収束しているか否かを判定し、
前記収束判定部が収束していないと判定した場合、前記モデル学習部は、前記処理条件探索部が推定した入力パラメータ値と前記推定された入力パラメータ値により前記処理装置が処理した結果である出力パラメータ値との組を前記学習データに追加して前記予測モデルを更新するとともに、前記ターゲット設定部は、前記ターゲット出力パラメータ値を再設定することにより、前記目標出力パラメータ値に対応する入力パラメータ値の探索が継続される探索装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記メモリは、前記処理装置の入力パラメータの設定可能範囲を示すテーブルを格納しており、
前記探索プログラムは、初期処理条件設定部を有し、
前記初期処理条件設定部は、前記テーブルに基づき、前記予測モデルに用いる入力パラメータのそれぞれが３水準の値を含むように複数の初期入力パラメータ値を設定し、
前記初期入力パラメータ値と当該初期入力パラメータ値により前記処理装置が処理した結果である初期出力パラメータ値との組を初期学習データとして用いて、前記モデル学習部は前記予測モデルを学習する探索装置。
【請求項３】
請求項２において、
前記３水準を最大値、最小値、平均値とする探索装置。
【請求項４】
請求項１において、
前記ターゲット設定部は、前記目標出力パラメータ値と前記目標出力パラメータ値に最も近い出力パラメータ値との間に、複数の前記ターゲット出力パラメータ値を設定する探索装置。
【請求項５】
請求項１において、
前記収束判定部が収束していると判定した入力パラメータ値を、前記目標出力パラメータ値に対応する入力パラメータ値として出力する探索装置。
【請求項６】
請求項１において、
前記収束判定部は、前記目標出力パラメータ値と前記処理装置が処理した結果である出力パラメータ値との誤差と、目標出力パラメータに与えられる重みとに基づき、収束しているか否かを判定する探索装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項において、
前記処理装置は、半導体あるいは半導体を含む半導体デバイスを処理する装置、または材料を合成処理する合成装置である探索装置。
【請求項８】
探索装置を用いて、所定の処理を行う処理装置に対して、前記処理装置に与えられる目標出力パラメータ値に対応する前記処理装置の制御パラメータである入力パラメータ値を探索する探索方法であって、
前記探索装置は、モデル学習部と、ターゲット設定部と、処理条件探索部と、収束判定部とを有しており、
前記モデル学習部は、前記処理装置の入力パラメータ値と当該入力パラメータ値により前記処理装置が処理した結果である出力パラメータ値との組である学習データにより予測モデルを学習し、
前記ターゲット設定部は、前記目標出力パラメータ値と前記学習データの出力パラメータ値のうち前記目標出力パラメータ値に最も近い出力パラメータ値との間を補間することにより、ターゲット出力パラメータ値を設定し、
前記処理条件探索部は、前記予測モデルを用いて、前記目標出力パラメータ値及び前記ターゲット出力パラメータ値に対応する入力パラメータ値を推定し、
前記収束判定部は、前記処理条件探索部が推定した前記目標出力パラメータ値に対応する入力パラメータ値により前記処理装置が処理した結果である出力パラメータ値が、前記目標出力パラメータ値に収束しているか否かを判定し、
前記収束判定部が収束していないと判定した場合、前記モデル学習部は、前記処理条件探索部が推定した入力パラメータ値と当該入力パラメータ値により前記処理装置が処理した結果である出力パラメータ値との組を前記学習データに追加して、前記モデル学習部は前記予測モデルを更新するとともに、前記ターゲット設定部は、前記ターゲット出力パラメータ値を再設定することにより、前記目標出力パラメータ値に対応する前記入力パラメータ値の探索が継続される探索方法。
【請求項９】
請求項８において、
前記収束判定部が収束していると判定した場合、前記収束判定部が収束していると判定した入力パラメータ値が、前記目標出力パラメータ値に対応する入力パラメータ値として出力される探索方法。
【請求項１０】
請求項８において、
前記探索装置は、初期処理条件設定部を有し、
前記初期処理条件設定部は、前記処理装置の入力パラメータの設定可能範囲に基づき、前記予測モデルに用いる入力パラメータのそれぞれが３水準の値を含むように複数の初期入力パラメータ値を設定し、
前記モデル学習部は、前記初期入力パラメータ値と当該初期入力パラメータ値により前記処理装置が処理した結果である初期出力パラメータ値との組を初期学習データとして用いて、前記予測モデルを学習する探索方法。
【請求項１１】
プラズマを用いて試料をプラズマ処理するプラズマ処理装置であって、
処理室と、
前記処理室内にプラズマを生成させるプラズマ生成装置と、
前記試料の目標出力パラメータ値に対応する装置の制御パラメータである入力パラメータ値を探索し、探索した入力パラメータ値により前記処理室内に載置される前記試料のプラズマ処理を行うよう前記プラズマ生成装置を制御する制御装置とを有し、
前記制御装置は、
所定の入力パラメータ値と当該所定の入力パラメータ値により前記試料をプラズマ処理した結果である出力パラメータ値との組である学習データにより予測モデルを学習し、
前記目標出力パラメータ値と前記学習データの出力パラメータ値のうち前記目標出力パラメータ値に最も近い出力パラメータ値との間を補間することにより、ターゲット出力パラメータ値を設定し、
前記予測モデルを用いて、前記目標出力パラメータ値及び前記ターゲット出力パラメータ値に対応する入力パラメータ値を推定し、
前記予測モデルを用いて推定された前記目標出力パラメータ値に対応する入力パラメータ値により前記試料をプラズマ処理した結果である出力パラメータ値が前記目標出力パラメータ値に収束していると判定された場合、収束していると判定された入力パラメータ値により前記試料のプラズマ処理を行うよう前記プラズマ生成装置を制御し、
前記予測モデルを用いて推定された前記目標出力パラメータ値に対応する入力パラメータ値により前記試料をプラズマ処理した結果である出力パラメータ値が前記目標出力パラメータ値に収束していないと判定された場合、前記推定した入力パラメータ値と当該入力パラメータ値により前記試料をプラズマ処理した結果である出力パラメータ値との組を前記学習データに追加して前記予測モデルを更新するとともに、前記ターゲット出力パラメータ値を再設定することにより、前記目標出力パラメータ値に対応する入力パラメータ値の探索を継続するプラズマ処理装置。
【請求項１２】
請求項１１において、
前記制御装置は、
入力パラメータの設定可能範囲に基づき、前記予測モデルに用いる入力パラメータのそれぞれが３水準の値を含むように複数の初期入力パラメータ値を設定し、
前記予測モデルは、前記初期入力パラメータ値と当該初期入力パラメータ値により前記試料をプラズマ処理した結果である初期出力パラメータ値との組を初期学習データとして用いて、学習されるプラズマ処理装置。
【請求項１３】
請求項１１または請求項１２において、
前記目標出力パラメータ値は、前記試料のプラズマ処理後の処理形状を示す寸法として与えられるプラズマ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理の最適解を探索する探索装置、探索方法、及び処理の最適化を行う機能を有するプラズマ処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、半導体デバイスの性能向上のため、半導体デバイスに新材料が導入され、同時に半導体デバイスの構造が立体化・複雑化している。また、現在の先端半導体デバイスの加工では、ナノメートルレベルの精度が要求される。このため、半導体処理装置は多種の材料を種々の形状に極めて高精度に加工できる必要があり、必然的に多数の制御パラメータ（入力パラメータ）を備えた装置になっている。
【０００３】
それに伴い、半導体処理装置の性能をフルに引き出すためには、数種から数十種にも及ぶ制御パラメータを決定することが必要となる。従って、装置の性能が向上するにつれ、装置は複雑化し、所望の加工結果が得られる制御パラメータの組み合わせを突き止めることが、ますます困難になっている。これは、デバイス開発の長期化を引き起こし、開発コストが増大する原因となる。
【０００４】
従って、半自動的に最適な制御パラメータを探索し、装置の性能を容易に引き出せる機能や装置が求められるようになっている。
【０００５】
また、半導体処理装置に限らず、最適解探索は、様々な製品の製造・開発段階において遭遇する問題である。例えば、金属やプラスチック製品に対する加工装置の条件出し、高分子・電池・磁石・医薬品などに用いられる高機能な新規材料の探索などにおいて、である。
【０００６】
特許文献１は、自律学習エンジンを備え、半導体処理装置の経時変化に応じて装置の入力パラメータ値を自動的に補正する方法及びシステムを開示している。
【０００７】
特許文献２は、機械学習を用いて、研削加工装置の入力パラメータ値を自動補正する装置を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特表２０１３−５１８４４９号公報
【特許文献２】特開平１０−８６０３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１及び特許文献２の手法は、事前に何らかの実験により最適な入力パラメータ値を求めた上で、その後の装置の経時変化に追従するものである。従って、初期の最適条件そのものは、依然として多くの工数を要する実験により決める必要がある。
【００１０】
また、特許文献１及び特許文献２の手法では、自律学習エンジンの学習や機械学習における予測モデルの学習に大量の学習データを用いている。学習データとは、処理装置の場合、装置の制御パラメータである入力パラメータ値と、処理装置による処理結果を表す出力パラメータ値との組からなるデータの集まりである。しかし、一般に出力パラメータ値を取得するのに手間がかかるケースが多い。例えば、半導体処理装置の１つであるエッチング装置では、加工結果のデータを取得するにはサンプルを割って断面を電子顕微鏡で観察し、断面形状を数値化する必要がある。このような場合、大量のデータを準備するのは困難を伴う。
【００１１】
準備できる学習データ数が多いほど予測モデルの精度は向上するので、入力パラメータを装置のスペック内で網羅的に振った条件で学習データを作成することになる。あるいは、ユーザにドメイン知識があり、最適解が得られそうなパラメータ領域を限定できるならば、その領域に多くのデータ点を割り当てることもできる。しかしながら、準備可能な数、例えば百のオーダーのデータ数でモデルを学習させても、入力パラメータの種類が多い場合には予測モデルの精度が不十分で所望の結果が得られないことが予想される。その場合には、最適解が含まれると思われる領域にデータ点を追加して予測モデルを更新しながら解の探索を継続する必要がある。この方法でも、初期学習データの作成自体に多くの工数を必要とすることが課題となる。
【００１２】
本発明は、少数個のデータを用いながら、目標とする処理結果を実現する処理装置の最適入力パラメータ値（最適処理条件）を効率良く探索することにより、装置運用の効率化を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の一態様である、所定の処理を行う処理装置に対して、処理装置に与えられる目標出力パラメータ値に対応する処理装置の制御パラメータである入力パラメータ値を探索する探索装置は、プロセッサと、メモリと、メモリに格納され、プロセッサに実行されることにより、目標出力パラメータ値に対応する入力パラメータ値を探索する探索プログラムとを有し、探索プログラムは、モデル学習部と、ターゲット設定部と、処理条件探索部と、収束判定部とを有し、モデル学習部は、処理装置の入力パラメータ値と当該入力パラメータ値により処理装置が処理した結果である出力パラメータ値との組である学習データにより予測モデルを学習し、ターゲット設定部は、目標出力パラメータ値と学習データの出力パラメータ値の中で目標出力パラメータ値に最も近い出力パラメータ値との間を補間することにより、ターゲット出力パラメータ値を設定し、処理条件探索部は、予測モデルを用いて、目標出力パラメータ値及びターゲット出力パラメータ値に対応する入力パラメータ値を推定し、収束判定部は、処理条件探索部が推定した入力パラメータ値にて処理装置が処理した結果である出力パラメータ値が目標出力パラメータ値の所定の範囲内に収束しているか否かを判定し、収束判定部が収束していないと判定した場合、モデル学習部は、処理条件探索部が推定した入力パラメータ値と推定された入力パラメータ値により処理装置が処理した結果である出力パラメータ値との組を学習データに追加して予測モデルを更新するとともに、ターゲット設定部は、ターゲット出力パラメータ値を再設定することにより、目標出力パラメータ値に対応する入力パラメータ値の探索が継続される。
【発明の効果】
【００１４】
処理装置における運用の効率化および処理の最適化を図ることができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】半導体製造システムのシステム構成例を示す図である。
【図２】探索装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】目標処理結果から最適処理条件を決定するフローチャートである。
【図４】例示する目標出力パラメータを説明するための図である。
【図５】目標出力パラメータの例である。
【図６】入力パラメータの設定可能範囲を示すテーブルである。
【図７】入力パラメータの選択例である。
【図８】自動設定された初期処理条件である。
【図９】初期処理条件により処理して得られた出力パラメータ値（初期処理結果）である。
【図１０】初期処理条件により処理して得られた加工形状の図である。
【図１１】推定を繰り返した際の出力パラメータ値（処理結果）の推移を示す図である。
【図１２】推定を繰り返した際の加工形状の推移を示す図である。
【図１３】材料合成システムのシステム構成例を示す図である。
【図１４】目標出力パラメータの例である。
【図１５】入力パラメータの設定可能範囲を示すテーブルである。
【図１６】入力パラメータの選択例である。
【図１７】自動設定された初期処理条件である。
【図１８】最適処理条件探索機能を有するプラズマ処理装置の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
最適解の探索においては、全パラメータ空間にわたって高精度な予測モデルを作成することは必要ではなく、最適解近傍のみ高精度に予測できる予測モデルがあれば十分である。最適解探索という目的にとっては、パラメータ空間において最適解から離れているデータ点の寄与は小さく、最適解近傍のデータ点の寄与は大きい。すなわち、パラメータ空間内で網羅的に配置されたほとんどのデータ点の寄与は小さい。従って、初期学習データ数は極力少なくすることが望ましいので、本実施例では初期学習データとして、パラメータ空間内を探索するのに必要最小限の個数を設定する。例えば、各パラメータに関して最大値と、最小値と、平均値との３水準を設定する。あるいは、パラメータ数によっては、直交表に基づいて条件を設定してもよい。
【００１７】
一方、学習データを追加して予測モデルの精度を向上させていく際には、最適解に近く寄与の大きなデータを作ることが望ましい。初期学習データを作成する時点では、最適解の近傍を狙ってデータ点を設定することはできないが、一度学習した予測モデルがあれば、その時点の予測モデルの精度の範囲内で最適な入力パラメータ値を推定することはでき、この値は真の最適解（大域解）の近傍かあるいは局所解の近傍に位置するデータ点である可能性が高い。ここで探索するパラメータ空間を絞り込みながら解を探索するアプローチを採用すると、データ数が少ない場合に局所解に陥る可能性が高い。そこで、本実施例では出力パラメータ値が目標出力パラメータ値に近いターゲット出力パラメータ値を設定し、それに対応する入力パラメータ値をその時点の予測モデルを使って逆算することにする。この入力パラメータ値は局所解あるいは大域解の近傍に位置するデータであるはずである。これを繰り返すことで、局所解に陥らずに大域解を探索することが可能となる。
【００１８】
以上より、初期学習データの数はパラメータ空間内を探索するのに必要最小限の個数のみを設定する一方、追加する学習データとしては局所解・最適解近傍に位置するデータとなるように、目標出力パラメータ値に近いターゲット出力パラメータ値を設定し、目標出力パラメータ値（目標処理結果）とともにターゲット出力パラメータ値に対する入力パラメータ値（処理条件）を探索させる。これにより、用いるデータ数を抑えつつ、効率よく最適解を探索することが可能となる。
【００１９】
以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。
【実施例１】
【００２０】
図１は、半導体製造システムのシステム構成例を示す図である。半導体製造システム１０は、探索装置１００と、入力装置１０３と、出力装置１１４と、処理装置１１１と、評価装置１１２とを有する。
【００２１】
処理装置１１１は、半導体または半導体を含む半導体デバイスを処理する装置である。処理装置１１１の処理の内容は特に限定されない。例えば、リソグラフィ装置、成膜装置、パターン加工装置、イオン注入装置、洗浄装置を含む。リソグラフィ装置には、たとえば、露光装置、電子線描画装置、Ｘ線描画装置を含む。成膜装置は、たとえばＣＶＤ（Chemical Vapor Deposition）、ＰＶＤ（Physical Vapor Deposition）、蒸着装置、スパッタリング装置、熱酸化装置を含む。パターン加工装置は、たとえば、ウェットエッチング装置、ドライエッチング装置、電子ビーム加工装置、レーザ加工装置を含む。イオン注入装置は、たとえば、プラズマドーピング装置、イオンビームドーピング装置を含む。洗浄装置は、たとえば、液体洗浄装置、超音波洗浄装置を含む。
【００２２】
処理装置１１１は、探索装置１００から入力された処理条件（入力パラメータ値）に基づき半導体または半導体デバイスの処理を行い、評価装置１１２に渡す。評価装置１１２は、処理装置１１１で処理された半導体または半導体デバイスを計測して、処理結果（出力パラメータ値）を取得する。評価装置１１２は、光学式モニタ、電子顕微鏡を用いた加工寸法計測装置を含む。処理装置１１１で処理された半導体または半導体デバイスの一部を断片として取り出して、その断片を評価装置１１２へ運搬して計測してもよい。
【００２３】
探索装置１００は、中央処理部１０４と、データベース１０５と、初期処理条件設定部１０６と、ターゲット設定部１０７と、モデル学習部１０８と、処理条件探索部１０９と、装置制御部１１０と、収束判定部１１３とを有する。個々のブロックの内容についてはフローチャートを用いて後述する。
【００２４】
入力装置１０３は、ＧＵＩなどの入力インタフェースとカードリーダなど記憶媒体読み出し装置を備え、探索装置１００にデータを入力する。また、ユーザからのみならず、評価装置１１２からの実測値も同様に受けつけ、探索装置１００に入力する。入力装置１０３は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、記憶媒体読み出し装置などを含む。
【００２５】
出力装置１１４は、探索装置１００から渡された処理条件を、最適処理条件１０２としてユーザへ表示する。表示する手段としては、ディスプレイへの表示、またはファイルへの書き出しなどである。出力装置１１４は、例えば、ディスプレイ、プリンタ、記憶媒体書き出し装置などを含む。
【００２６】
図２に、探索装置１００のハードウェア構成を示すブロック図を示す。探索装置１００は、入力装置１０３から入力された目標出力パラメータ値（目標処理結果）を実現するための処理装置１１１の入力パラメータ値（処理条件）を探索する。探索装置１００は、プロセッサ１１６と、通信インタフェース１１５と、ＲＯＭ１１７と、ＲＡＭ１１８とを有する。通信インタフェース１１５は、プロセッサ１１６と、外部の入力装置１０３、出力装置１１４、処理装置１１１とを接続する。プロセッサ１１６は、通信インタフェース１１５と、ＲＯＭ１１７と、ＲＡＭ１１８とが接続される。ＲＯＭ１１７には、処理装置１１１に対する入力パラメータの設定可能範囲を示すテーブルと、パラメータに対する制約条件と、収束判定条件と、プロセッサ１１６で実行する処理プログラムとが格納されている。ＲＡＭ１１８には、探索過程で生成される学習データや学習モデル等が格納される。
【００２７】
なお、図１との対応では、データベース１０５はＲＯＭ１１７及びＲＡＭ１１８として実装され、探索装置における各ブロックはＲＯＭ１１７に格納されるプログラム（探索プログラム）として実装される。
【００２８】
図３は、半導体製造システム１０において探索装置１００が実行する、目標処理結果（目標出力パラメータ値）から処理装置の最適処理条件を決定するフローチャートである。
【００２９】
まず、処理装置１１１の行う処理について、目標とする目標処理結果（目標出力パラメータ値）及び、処理装置を制御するパラメータとして選択する入力パラメータ１０１を、入力装置１０３から中央処理部１０４に受け渡す（ステップＳ１００）。
【００３０】
つぎに、中央処理部１０４は受け付けた目標出力パラメータ値と選択された入力パラメータとをデータベース１０５に格納するとともに、選択された入力パラメータを初期処理条件設定部１０６へ渡す。初期処理条件設定部１０６では、渡された入力パラメータを元に、データベース１０５から入力パラメータの設定可能範囲のデータを読み取り、初期処理条件を自動設定する（ステップＳ１０１）。初期処理条件の設定方法については、具体例を用いて後述する。中央処理部１０４は設定された初期処理条件をデータベース１０５へ格納するとともに、初期処理条件を装置制御部１１０へ渡す。
【００３１】
装置制御部１１０は、初期処理条件を処理装置１１１に転送する。または装置制御部１１０が出力した初期処理条件をユーザが処理装置１１１に入力するのでもよい。処理装置１１１は入力された初期処理条件に従って処理を行い、評価装置１１２で評価し、取得した処理結果（初期処理結果）を入力装置１０３へ入力する。中央処理部１０４は、入力装置１０３から初期処理結果を受け渡される（ステップＳ１０２）。中央処理部１０４は、初期処理条件と初期処理結果とを収束判定部１１３に渡す。
【００３２】
収束判定部１１３は、初期処理結果を目標処理結果と比較し、所定の精度内で目標処理結果に収束しているかどうかを判定する（ステップＳ１０３）。収束していれば、目標処理結果に収束した初期処理条件を出力装置１１４へ渡し、出力装置１１４は最適処理条件１０２として出力する（ステップＳ１１０）。
【００３３】
出力パラメータ値（処理結果）の収束性の判定には、（数１）で与えられる、用いる全出力パラメータに関する出力パラメータ値と目標出力パラメータ値との誤差の２乗和を用いることができる。
【００３４】
【数１】
2019159864.tif 000003
【００３５】
ここで、ＮＰは用いる出力パラメータの総数、ｘｉはｉ番目の目標出力パラメータ値、ｙｉはｉ番目の出力パラメータ値（実績値）、Ｗｉはユーザが出力パラメータごとに指定する重みである。
【００３６】
一方、収束していなければ処理を継続する命令が収束判定部１１３から中央処理部１０４へ送られ、中央処理部１０４はデータベース１０５に、初期処理条件（初期入力パラメータ値）と初期処理結果（初期出力パラメータ値）とからなる初期学習データを作成する（ステップＳ１０４）。
【００３７】
つぎに、中央処理部１０４は目標出力パラメータ値（目標処理結果）と初期学習データとをデータベース１０５から読み込み、ターゲット設定部１０７へ渡す。ターゲット設定部１０７は、ターゲット処理結果（ターゲット出力パラメータ値）を設定する（ステップＳ１０５）。設定されたターゲット出力パラメータ値は、中央処理部１０４へ渡され、データベース１０５に格納される。
【００３８】
ターゲット設定部１０７が設定するターゲット処理結果（ターゲット出力パラメータ値）について説明する。一般に、目標出力パラメータ値のみを対象として最適処理条件を探索しても、学習データ数が少ない場合には、得られるベストな出力パラメータ値（実績値）と目標出力パラメータ値との乖離が大きく、容易に最適処理条件（最適な入力パラメータ値）に近づくことができない。そこで、本実施例では、すでに得られているベストな出力パラメータ値、すなわちその段階での学習データのベストな出力パラメータ値から目標出力パラメータ値へ至る途中段階の目標処理結果（これをターゲット処理結果（ターゲット出力パラメータ値）と称する）を設定することで、少しずつ最適解に近づけていく。また、目標出力パラメータ値に近いデータは、パラメータ空間で見れば最適解近傍に位置する可能性が高いので、最適解近傍の学習データを増やして予測モデルの精度を向上させる効果も得られる。そこで、ターゲット設定部１０７は、既存の学習データの中から目標出力パラメータ値に最も近いベストデータ（出力パラメータ値（実績値））を選び出し、そのときベストな出力パラメータ値と目標出力パラメータ値との間を内挿補間することによりターゲット出力パラメータ値を設定する。設定するターゲットの個数は１個以上ならいくつでも良いが、効率を考えて複数個、例えば４〜５個程度を設定することが望ましい。
【００３９】
つぎに、中央処理部１０４は、データベース１０５から初期学習データを読み込み、初期学習データをモデル学習部１０８へ送る。モデル学習部１０８は入力パラメータ値（処理条件）と出力パラメータ値（処理結果）とを関係づける予測モデルを学習する（ステップＳ１０６）。予測モデルとしては、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、カーネル法などを用いることができる。学習した予測モデルは処理条件探索部１０９へ渡される。
【００４０】
つぎに、処理条件探索部１０９は、モデル学習部１０８から渡された予測モデル及びデータベース１０５から読み出した入力パラメータへの制約条件を用いて、データベース１０５から読み出した目標出力パラメータ値及びターゲット出力パラメータ値に対する処理条件を探索する（ステップＳ１０７）。予測モデルは処理条件が入力で、処理結果が出力となっているため、処理結果から処理条件を逆に求めるには、シミュレーテッド・アニーリング法、遺伝的アルゴリズムなど各種の最適解探索手法を用いることができる。これに対して処理結果を入力、処理条件を出力とする予測モデルにした場合、得られる処理条件は設定可能範囲に収まらない可能性があり、また、異なった処理条件でも類似の処理結果を与える可能性があるため、複数の処理条件が解の候補となる、などの問題が生じる。したがって、予測モデルを用いて処理結果から処理条件を求める方法を採用した。処理条件探索部１０９は、探索した処理条件（ターゲット入力パラメータ値）を装置制御部１１０に渡すとともに、中央処理部１０４を介してデータベース１０５へ格納する。
【００４１】
装置制御部１１０は、渡された処理条件（ターゲット入力パラメータ値）を処理装置１１１に転送する。または、装置制御部１１０が出力した処理条件をユーザが処理装置１１１に入力するのでもよい。処理装置１１１は入力された初期条件に従って処理を行い、評価装置１１２で評価し、取得した処理結果（ターゲット出力パラメータ値）を入力装置１０３へ入力する。中央処理部１０４は、入力装置１０３から処理結果（ターゲット出力パラメータ値）を受け渡される（ステップＳ１０８）。中央処理部１０４は、処理条件（ターゲット入力パラメータ値）と処理結果（ターゲット出力パラメータ値）とを収束判定部１１３に渡す。
【００４２】
収束判定部１１３は、処理結果（出力パラメータ値（実績値））を目標処理結果（目標出力パラメータ値）と比較し、所定の精度内で目標処理結果に収束しているかどうかを判定する（ステップＳ１０９）。収束していれば、目標処理結果に収束した処理条件を出力装置１１４へ渡し、出力装置１１４は最適処理条件１０２として出力する（ステップＳ１１０）。
【００４３】
一方、収束していなければ処理を継続する命令が収束判定部１１３から中央処理部１０４へ送られ、中央処理部１０４はデータベース１０５の学習データセットに、新たに探索した目標処理結果とターゲット処理結果についての処理条件（入力パラメータ値）と処理結果（出力パラメータ値（実績値））との組を追加学習データとして追加することにより、学習データセットを更新する（ステップＳ１０４）。
【００４４】
以下、学習データセットの作成・更新（Ｓ１０４）〜収束判定（Ｓ１０９）までの推定プロセスを、処理結果が目標処理結果に収束されるまで繰り返す。このようにして、目標処理結果を実現する最適処理条件を自律的に探索する。
【００４５】
以下、処理装置１１１がエッチング装置である場合を例に説明する。図４は、本例における出力パラメータであり、各出力パラメータは加工後の断面形状を示している。加工後の断面形状は、電子顕微鏡（評価装置１１２）を用いて読み取ることで取得する。この例では加工後の断面形状を８個の出力パラメータ：（ｘ１）マスクトップ幅、（ｘ２）マスクボトム幅、（ｘ３）加工深さ、（ｘ４）加工部トップ幅、（ｘ５）加工部中央部の幅、（ｘ６）加工部ボトム部の幅、（ｘ７）加工部最大幅、（ｘ８）マイクロ溝の深さ、を用いて記述している。
【００４６】
図５は、入力装置１０３に入力される目標出力パラメータ値の例であり、図４に示した８個の出力パラメータに対する目標値（寸法）が与えられている。この目標出力パラメータ値の示す目標形状は、幅８００［ｎｍ］、深さ１０００［ｎｍ］の垂直トレンチ構造の断面形状に相当する。また、各出力パラメータには、収束性の計算の際に使用される重みも与えられる。この例では、マスク層に対する加工後の断面形状を記述する出力パラメータ値（ｘ１〜ｘ２）の精度に比べて、エッチング対象に対する加工後の断面形状を記述する出力パラメータ値（ｘ３〜ｘ８）の精度を重視するように指定している。
【００４７】
図６は、データベース１０５にあらかじめ格納されている、エッチング装置の入力パラメータの最大値・最小値を示したテーブルであり、装置のスペックにより決まる。この例では、７個の入力パラメータが使用可能である。すなわち、ガス圧力、放電電力、ウェハ印加バイアス電力、各種ガスの流量である。また、各入力パラメータの設定可能範囲は以下の通り、ガス圧力の制御範囲は１〜１０［Ｐａ］、放電電力の制御範囲は５００〜１０００［Ｗ］、バイアス電力の制御範囲は０〜１００［Ｗ］、ガス流量の制御範囲は０〜２００［ｓｃｃｍ］、と与えられている。
【００４８】
図７は、制御対象とする入力パラメータの選択例であり、この例では「ガス種４」を除いた６個のパラメータが選択されている。
【００４９】
図８は、初期処理条件設定部１０６により設定された初期入力パラメータ値（初期処理条件）の例である。ユーザが選択した６個の入力パラメータ（図７）に対して、入力パラメータの設定可能範囲を示したテーブル（図６）に基づき自動設定される。条件１はガス圧力、放電電力、バイアスの３つのパラメータに関しては制御可能範囲の平均値に設定され、ガス流量に関しては総流量が２００［ｓｃｃｍ］となるよう均等配分して設定されている。なお、この２００［ｓｃｃｍ］という値は例であり、エッチング装置の排気可能上限値を超えない適宜の値でよい。条件１が条件２〜１３の基準値となる。条件２〜７は、条件１を基準にして、ガス圧力、放電電力、バイアスに関して、それぞれ個別に最大値及び最小値に振って設定される。条件８〜１３は、条件１を基準にして、３つのガス流量に関してそれぞれ個別に最大値及び最小値に振り、残りの２つのガス流量に関しては均等配分となるように設定されている。このように設定した１３個の条件は、各パラメータにつき３水準（最大値、最小値、平均値）以上となっており、６次元からなるパラメータ空間において最適解の探索を開始するのに必要な組み合わせになっている。なお、パラメータの個数によっては、自動設定ではなく、直交表を用いてユーザが設定することも可能である。
【００５０】
図９は、図８の初期処理条件にしたがってエッチング装置に加工処理を行わせ、その処理結果を表す出力パラメータ値（実績値）（初期処理結果）である。初期処理条件による加工後の断面形状（初期処理結果）は電子顕微鏡（評価装置１１２）を用いて取得される。図１０はそのデータの図示例であり、各初期処理条件に対応する各初期処理結果（加工形状）を示している（Ｓ２０１）。また、参考として目標出力パラメータ値に対応する加工形状Ｓ２００（目標処理結果）も示す。初期処理条件（図８）である初期入力パラメータ値と対応する初期処理結果（図９）である初期出力パラメータ値との組（本例では１３組）が初期学習データを構成する。
【００５１】
図１１は、本実施例の推定プロセスを１０回繰り返したときの、目標形状及びターゲット形状に対する出力パラメータ値（実績値）の推移である。この例では、推定プロセスの１巡ごとにターゲット形状を４個設定している。図１２は図１１の結果を図示したものである。実線が設定した目標形状及びターゲット形状を表し、破線が目標形状及びターゲット形状の出力パラメータ値に対して、その時の予測モデルを用いて推定した処理条件（入力パラメータ値）を元にエッチング装置で処理を行って得られた加工形状の実測結果を表している。ここで、推定プロセスにおいて予測モデルを用いて処理条件を探索する場合、入力パラメータへの制約条件を考慮する必要があることを先に述べたが、本例の場合、例えば、装置の排気能力により、ガスの総流量に上限値Ｍが設定される場合には、解を探索する際に、探索する領域を（数２）に示す制約条件式によって制限する必要がある。ここで、Ｆｉはｉ番目のガスの流量であり、Ｎは用いるガス種の総数である。
【００５２】
【数２】
2019159864.tif 000004
【００５３】
また、全てのガスの流量が０となる場合にはエッチングが起こらないので、探索領域から除外する。
【００５４】
図１２に示されるように、推定プロセス１巡目では、学習データは初期学習データ１３個のみであり、予測モデルの精度が低いために、探索した条件で得られた形状は目標形状、ターゲット形状との隔たりが大きい。推定・学習を繰り返すことにより予測モデルの精度は向上し、推定プロセス１０巡目で、誤差範囲内で設定した形状が得られている。
【００５５】
このように、探索装置１００は、処理装置１１１の入力パラメータ値と出力パラメータの値の関係をモデル化し、さらに、目標出力パラメータ値（目標処理結果）を実現する最適な入力パラメータ値を探索するために、ターゲット出力パラメータ値（ターゲット処理結果）を自動で設定する。そして、処理装置１１１と評価装置１１２による処理結果を追加学習データとして用いることで予測モデルを更新する。このような推定動作を繰り返すことにより、目標処理結果が得られる入力パラメータの値を自律的に探索することができ、処理装置１１１の性能を自動的に引き出すことができる。これにより、処理装置１１１の入力パラメータに関する最良解の探索効率の向上を図り、処理装置の運用の効率化および処理の最適化を図ることができる。
【００５６】
実施例１の変形例として、処理装置が有する制御装置に探索装置の機能を搭載することも可能である。図１８に処理装置の例として最適処理条件探索機能を有するプラズマ処理装置の概略図を示す。プラズマ発生用のアンテナ５６とそれに高周波電圧を印加させる高周波電源５１及び第１の高周波整合器５２を備えている。処理室６０内に複数のガス種を導入するために、第１の流路６１、第２の流路６２が設けられている。なお、ここでは２系統のみ図示しているが、特に流路数を限定するものではない。アンテナ５６において発生した高周波の交番電磁場を導入された混合ガスに作用させることにより、反応粒子から誘導結合されたプラズマ６３を生成させる。また、装置は発生されたプラズマ６３による処理をさせるための基板電圧発生器５４及び第２の高周波整合器５３を備えている。また、処理対象である基板（試料）５９を加工時に発生するプラズマの変動をモニタリングできる終点判定装置５５を備えており、終点判定装置５５より得られた信号を第１のマスフローコントローラ５７、および、第２のマスフローコントローラ５８へフィードバックする機構を持つ。終点判定装置５５の信号に応じて、第１のマスフローコントローラ５７は第１の流路６１のガス流量を、第２のマスフローコントローラ５８は第２の流路６２のガス流量を調整することが可能である。
【００５７】
プラズマ処理装置の制御装置７０は、装置の高周波電源５１、基板電圧発生器５４、終点判定装置５５等のプラズマ生成装置を制御して、基板５９に対してエッチング加工などのプラズマ処理を実施するとともに、探索装置におけるＲＯＭ１１７（図２）に格納される、探索処理を実行するための探索プログラムに相当する処理プログラムを実装することにより、実施例１として説明した探索処理を実施することが可能である。プラズマ処理装置の入力装置７１、出力装置７２は探索処理を行う場合、それぞれ探索装置（図１）における入力装置１０３、出力装置１１４に相当する機能を果たす。このように、処理装置１１１に対して探索装置１００を独立に設けるのではなく、処理装置１１１の一機能として、探索処理を搭載し、探索した入力パラメータ値によりプラズマ生成装置を制御してプラズマ処理をすることが可能になる。
【実施例２】
【００５８】
実施例１では半導体または半導体を含む半導体デバイスを処理する処理装置を含む半導体製造システムを例に本発明について説明したが、本発明の探索装置、または探索方法を適用できるのは半導体製造システムに限られない。実施例２として、処理として材料を合成処理する合成装置に対して探索装置または探索方法を適用する例について説明する。なお、実施例１と実質的に同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付して詳細な説明は省略し、相違する部分を中心に説明する。
【００５９】
図１３は、材料合成システムのシステム構成例を示す図である。材料合成システム２０は、探索装置１００と、入力装置１０３と、出力装置１１４と、合成装置２１１と、分析装置２１２とを有する。
【００６０】
合成装置２１１は、磁性材料あるいは高分子材料あるいは医薬品など種々の材料を合成する装置である。合成装置２１１は、探索装置１００から入力された処理条件（入力パラメータ値）を元に材料の合成処理を行い、合成された物質は分析装置２１２に渡す。分析装置２１２は、合成装置２１１で合成された物質を評価のための分析を行い、材料特性データ（出力パラメータ値）を取得する。分析装置２１２は、計測する材料特性ごとに複数の装置から構成されていても良い。
【００６１】
なお、コンピュータによる材料計算で、合成した物質の材料特性を精度良く予測できる場合には、合成装置２１１と分析装置２１２とをコンピュータで代替することも可能である。
【００６２】
実施例２においても図３のフローにしたがって、最適処理条件の探索処理が行われる。目標処理結果は、合成装置２１１が合成する物質の特性を示す目標材料特性（目標出力パラメータ値）として与えられる。
【００６３】
図１４は、入力装置１０３に入力される目標材料特性の指定に用いる出力パラメータの例であり、合成された物質の材料特性を、各種分析装置を用いて取得した例である。この例では６個のパラメータを用いて、材料特性を記述している。この例では、出力パラメータとして、（１）融点、（２）沸点、（３）密度、（４）熱伝導度、（５）電気伝導度、（６）体積弾性率を用いている。磁性材料であれば、他に、飽和磁化、保磁力、磁気異方性、キュリー温度などの特性を用いることができる。また、各出力パラメータに対する重みも与える。この重みは収束性の計算の際に使用される。この例では、体積弾性率の精度を他の出力パラメータよりも重視した探索を指定している。
【００６４】
図１５は、データベース１０５にあらかじめ格納している、合成装置の入力パラメータの最大値・最小値を示したテーブルであり、合成装置のスペックにより決まる。この例では、７個の入力パラメータが使用可能である。すなわち、反応温度、反応時間、攪拌数、各種材料の比である。また、各入力パラメータの設定可能範囲は以下の通り、反応温度の制御範囲は３０〜１００［℃］、反応時間の制御範囲は１〜１０［時間］、攪拌数の制御範囲は１００〜１０００［ｒｐｍ］、材料比の制御範囲は０〜１００［％］、と与えられている。
【００６５】
図１６は、制御対象とする入力パラメータの選択例であり、この例では材料４の比を除いた６個の入力パラメータが選択されている。
【００６６】
図１７は、初期処理条件設定部１０６により設定された初期入力パラメータ値（初期処理条件）の例である。ユーザが選択した６個の入力パラメータ（図１６）に対して、入力パラメータの設定可能範囲を示したテーブル（図１５）に基づき自動設定される。条件１は反応温度、反応時間、攪拌数の３つのパラメータに関しては制御可能範囲の平均値に設定され、材料比に関しては合計が１００［％］となるよう均等配分した値が設定されている。条件１が条件２〜１３の基準値となる。条件２〜７は、条件１を基準にして、反応温度、反応時間、攪拌数に関してそれぞれ個別に最大値及び最小値に振って設定される。条件８〜１３は、条件１を基準にして、３つの材料比に関してそれぞれ個別に最大値と最小値に振り、他の２つの材料比に関しては均等配分となるように設定されている。
【００６７】
合成装置２１１が合成する物質の材料特性（出力パラメータ値）が目標材料特性（目標出力パラメータ値）に収束したか否かは、収束判定部１１３により判定される（図３のステップＳ１０３，Ｓ１０９）。出力パラメータ値の一致度の判定には、（数３）で与えられる、用いる全出力パラメータに関する出力パラメータ値と目標出力パラメータ値との誤差の２乗和を用いる。このとき、パラメータの次元がそれぞれ異なっているので、標準化を行ってから誤差を算出する。標準化とは、値からデータ全体の平均を引き、データ全体の標準偏差で割ることにより、平均０、分散１のデータに変換することをいう。
【００６８】
【数３】
2019159864.tif 000005
【００６９】
ここで、ＮＰは用いる出力パラメータの総数、ｚｉはｉ番目の標準化後の目標出力パラメータ値、ｔｉはｉ番目の標準化後の出力パラメータ値（実績値）、Ｗｉはユーザが出力パラメータごとに指定する重みである。
【００７０】
また、各推定プロセスにおいて、ターゲット設定部１０７は、実施例１におけるターゲット処理結果に相当するターゲット材料特性を設定する（図３のステップＳ１０５）。既存の学習データの中から目標材料特性に最も近いベストの特性値（出力パラメータ値（実績値））を選び出し、ベストな出力パラメータ値から目標出力パラメータ値へ至る途中段階のターゲット材料特性（ターゲット出力パラメータ値）を設定する。実施例１と同様に、ベストな出力パラメータ値と目標出力パラメータ値との間を補間することによりターゲット出力パラメータ値を設定する。
【００７１】
また、処理条件探索部１０９は、モデル学習部１０８から渡された予測モデル及びデータベース１０５から読み出した入力パラメータへの制約条件を用いて、目標出力パラメータ値及びターゲット出力パラメータ値を与える処理条件を探索する（図３のステップＳ１０７）。
【００７２】
実施例２の入力パラメータへの制約条件としては、材料比の合計は１００［％］にならなくてはならないので、指定した材料数をＮとすると、独立な変数はＮ−１個である。今、ｉ番目の材料の比をＲｉとすると、Ｎ番目の材料の比ＲＮに関しては（数４）の制約条件がある。
【００７３】
【数４】
2019159864.tif 000006
【００７４】
さらに、Ｒｉ（ｉ≠Ｎ）をパラメータとして探索する際には、それぞれ個別に最大値までの任意の値を取ることはできず、制約条件である（数５）が課される。
【００７５】
【数５】
2019159864.tif 000007
【００７６】
したがって、全部でＮ個の材料を指定した場合、探索する材料比のパラメータ数は（Ｎ−１）個となり、解を探索する際に、制約条件である（数５）が考慮され、その後（数４）を用いて材料Ｎの比が決められる。
【００７７】
このように、探索装置１００は、合成装置２１１の入力パラメータの値と出力パラメータの値の関係をモデル化し、さらに、目標出力パラメータ値（目標材料特性）を実現する最適な入力パラメータ値を探索するため、ターゲット出力パラメータ値（ターゲット材料特性）を自動で設定する。そして、合成装置２１１と分析装置２１２による処理結果を追加学習データとして用いることで予測モデルを更新する。このような推定動作を繰り返すことにより、目標材料特性が得られる入力パラメータの値を自律的に探索することができ、合成装置２１１の性能を自動的に引き出すことができる。これにより、合成装置２１１の入力パラメータに関する最良解の探索効率の向上を図り、合成装置の運用の効率化および処理の最適化を図ることができる。
【００７８】
なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。
【００７９】
また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）の記録媒体に格納することができる。
【００８０】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。
【符号の説明】
【００８１】
１０：半導体製造システム、２０：材料合成システム、１００：探索装置、１０３：入力装置、１０４：中央処理部、１０５：データベース、１０６：初期処理条件設定部、１０７：ターゲット設定部、１０８：モデル学習部、１０９：処理条件探索部、１１０：装置制御部、１１１：処理装置、１１２：評価装置、１１３：収束判定部、１１４：出力装置、１１５：インタフェース、１１６：プロセッサ、１１７：ＲＯＭ、１１８：ＲＡＭ、２１１：合成装置、２１２：分析装置。
【図１】
2019159864.tif 000008
【図２】
2019159864.tif 000009
【図３】
2019159864.tif 000010
【図４】
2019159864.tif 000011
【図５】
2019159864.tif 000012
【図６】
2019159864.tif 000013
【図７】
2019159864.tif 000014
【図８】
2019159864.tif 000015
【図９】
2019159864.tif 000016
【図１０】
2019159864.tif 000017
【図１１】
2019159864.tif 000018
【図１２】
2019159864.tif 000019
【図１３】
2019159864.tif 000020
【図１４】
2019159864.tif 000021
【図１５】
2019159864.tif 000022
【図１６】
2019159864.tif 000023
【図１７】
2019159864.tif 000024
【図１８】
2019159864.tif 000025