(57)【要約】  被処理体の開始状態データと、該被処理体にプロセス処理を所定の処理条件で実行した後の被処理体の終了状態データと、の差分データから、プロセス処理の効果として構築された、被処理体の変化を再現するモデルデータを記録する記録手段と、被処理体の開始状態データ及び目標とする該被処理体の終了状態データの入力を受け付ける入力受付手段と、記録手段に記録されているモデルデータ、及び、複数のモデルデータの組合せを用いて入力受付手段で受け付けた被処理体の開始状態データの被処理体の終了状態データを予測する予測手段と、予測した被処理体の終了状態データと、入力受付手段で受け付けた目標とする該被処理体の終了状態データとの近接度に基づき、被処理体に実行するプロセス処理の所定の処理条件を決定する決定手段と、を有する情報処理装置である。
2019155928.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被処理体の開始状態データと、該被処理体にプロセス処理を所定の処理条件で実行した後の前記被処理体の終了状態データと、の差分データから、前記プロセス処理の効果として構築された、前記被処理体の変化を再現するモデルデータを記録する記録手段と、
前記被処理体の開始状態データ及び目標とする該被処理体の終了状態データの入力を受け付ける入力受付手段と、
前記記録手段に記録されている前記モデルデータ、及び、複数のモデルデータの組合せを用いて前記入力受付手段で受け付けた前記被処理体の開始状態データの前記被処理体の終了状態データを予測する予測手段と、
予測した前記被処理体の終了状態データと、前記入力受付手段で受け付けた目標とする該被処理体の終了状態データとの近接度に基づき、前記被処理体に実行するプロセス処理の所定の処理条件を決定する決定手段と、
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記入力受付手段は、前記被処理体の開始状態データ及び目標とする該被処理体の終了状態データを複数指定した入力を受け付け、
前記決定手段は、予測した前記被処理体の終了状態データと、前記入力受付手段で受け付けた目標とする該被処理体の終了状態データとの複数の近接度に基づき、前記被処理体に実行するプロセス処理の所定の処理条件を決定すること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記記録手段は、前記被処理体の構造情報及び材質情報を含む前記被処理体の開始状態データと前記被処理体の構造情報及び材質情報を含む前記被処理体の終了状態データとの差分データから、前記プロセス処理の効果として構築された、前記被処理体の構造情報及び材質情報の変化を再現するモデルデータを記録すること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記所定の処理条件は、前記被処理体にプロセス処理を実行するプロセス処理実行装置の制御部品に対する設定値を含むこと
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記決定手段が決定した前記被処理体に実行するプロセス処理の所定の処理条件に基づいて、前記所定の処理条件に含まれる前記プロセス処理実行装置の制御部品に対する設定値を出力する設定値出力手段、を更に有すること
を特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記入力受付手段は、前記被処理体の形状を少なくも設計可能なソフトウェアから出力された前記被処理体の開始状態データと、前記目標とする被処理体の終了状態データとの入力を受け付けること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記予測手段は、前記記録手段に記録されている前記モデルデータ、及び、前記モデルデータの組合せの全てについて、前記入力受付手段で受け付けた前記被処理体の開始状態データの前記被処理体の終了状態データを予測し、
前記決定手段は、前記目標とする被処理体の終了状態データとの近接度が大きい前記予測した被処理体の終了状態データに基づき、前記被処理体に実行するプロセス処理の所定の処理条件を決定すること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記予測手段は、前記予測した被処理体の終了状態データと、前記目標とする被処理体の終了状態データとの差分を評価値として機械学習により前記記録手段に記録されている前記モデルデータ、及び、複数のモデルデータの組合せの最適解を探索すること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記決定手段は、前記近接度に基づく複数の処理条件候補から、予めユーザにより指定されて記憶されていた判断基準に基づき、前記被処理体に実行するプロセス処理の所定の処理条件を決定すること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記決定手段は、前記近接度に基づく複数の処理条件候補をユーザに提示し、ユーザから受け付けた前記複数の処理条件候補からの選択に基づき、前記被処理体に実行するプロセス処理の所定の処理条件を決定すること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記プロセス処理は、半導体製造プロセス処理であること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項１２】
コンピュータを、
被処理体の開始状態データと、該被処理体にプロセス処理を所定の処理条件で実行した後の前記被処理体の終了状態データと、の差分データから、前記プロセス処理の効果として構築された、前記被処理体の変化を再現するモデルデータを記録する記録手段、
前記被処理体の開始状態データ及び目標とする該被処理体の終了状態データの入力を受け付ける入力受付手段、
前記記録手段に記録されている前記モデルデータ、及び、複数のモデルデータの組合せを用いて前記入力受付手段で受け付けた前記被処理体の開始状態データの前記被処理体の終了状態データを予測する予測手段、
予測した前記被処理体の終了状態データと、前記入力受付手段で受け付けた目標とする該被処理体の終了状態データとの近接度に基づき、前記被処理体に実行するプロセス処理の所定の処理条件を決定する決定手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１３】
被処理体にプロセス処理を実行するプロセス処理実行装置であって、
前記被処理体の開始状態データと、該被処理体にプロセス処理を所定の処理条件で実行した後の前記被処理体の終了状態データと、の差分データから、前記プロセス処理の効果として構築された、前記被処理体の変化を再現するモデルデータを記録する記録手段と、
前記被処理体の開始状態データ及び目標とする該被処理体の終了状態データの入力を受け付ける入力受付手段と、
前記記録手段に記録されている前記モデルデータ、及び、複数のモデルデータの組合せを用いて前記入力受付手段で受け付けた前記被処理体の開始状態データの前記被処理体の終了状態データを予測する予測手段と、
予測した前記被処理体の終了状態データと、前記入力受付手段で受け付けた目標とする該被処理体の終了状態データとの近接度に基づき、前記被処理体に実行するプロセス処理の所定の処理条件を決定する決定手段と、
を有するプロセス処理実行装置。
【請求項１４】
被処理体にプロセス処理を実行するプロセス処理実行装置と、前記プロセス処理実行装置が前記被処理体に実行するプロセス処理及び所定の処理条件を決定する情報処理装置とを含む情報処理システムであって、
被処理体の開始状態データと、該被処理体にプロセス処理を所定の処理条件で実行した後の前記被処理体の終了状態データと、の差分データから、前記プロセス処理の効果として構築された、前記被処理体の変化を再現するモデルデータを記録する記録手段と、
前記被処理体の開始状態データ及び目標とする該被処理体の終了状態データの入力を受け付ける入力受付手段と、
前記記録手段に記録されている前記モデルデータ、及び、複数のモデルデータの組合せを用いて前記入力受付手段で受け付けた前記被処理体の開始状態データの前記被処理体の終了状態データを予測する予測手段と、
予測した前記被処理体の終了状態データと、前記入力受付手段で受け付けた目標とする該被処理体の終了状態データとの近接度に基づき、前記被処理体に実行するプロセス処理の所定の処理条件を決定する決定手段と、
を有する情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、プログラム、プロセス処理実行装置及び情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の半導体製造装置は、半導体製造装置を構成する制御部品の設定値によって条件を記述し、半導体製造プロセスとして実行することで所望の形状加工や表面処理を実施してきた。【０００３】
例えば処理基板上に所望の表面プロファイルを生成するため、プラズマプロセスシーケンスを支配する１以上の入力変数のそれぞれのプロセス値を最終的なモデル及び所望の表面プロファイルから生成する方法は従来から知られている（例えば特許文献１参照）。【０００４】
複数のモデルパラメータを使用して、半導体デバイス上のエッチング後のフィーチャプロファイルを、入力独立パラメータのセットに関連付けるコンピュータ化されたモデルを最適化する方法も従来から知られている（例えば特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−２８２６３６号公報
【特許文献２】特開２０１７−１３５３６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の半導体製造装置は、所望の形状加工や表面処理を得るという目的に対し、半導体製造装置を構成する制御部品の設定値（制御設定値）によって条件を記述して半導体製造プロセスとして実行するという、目的に対して直接的でない制御設定値で半導体製造プロセスを制御させていた。このような目的に対して直接的でない制御設定値で半導体製造プロセスを制御することはデバイス開発スピードを鈍化させる要因になるという問題があった。なお、このような問題は半導体製造装置に限らず、被処理体にプロセス処理を所定の処理条件で実行することで被処理体を変化させるプロセス処理実行装置においても同様に発生する。【０００７】
本発明の一実施形態は、被処理体の開始状態データ及び目標とする被処理体の終了状態データを入力することで、被処理体に実行するプロセス処理の所定の処理条件を決定できる情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記した課題を解決するために本願請求項１の情報処理装置は、被処理体の開始状態データと、該被処理体にプロセス処理を所定の処理条件で実行した後の前記被処理体の終了状態データと、の差分データから、前記プロセス処理の効果として構築された、前記被処理体の変化を再現するモデルデータを記録する記録手段と、前記被処理体の開始状態データ及び目標とする該被処理体の終了状態データの入力を受け付ける入力受付手段と、前記記録手段に記録されている前記モデルデータ、及び、複数のモデルデータの組合せを用いて前記入力受付手段で受け付けた前記被処理体の開始状態データの前記被処理体の終了状態データを予測する予測手段と、予測した前記被処理体の終了状態データと、前記入力受付手段で受け付けた目標とする該被処理体の終了状態データとの近接度に基づき、前記被処理体に実行するプロセス処理の所定の処理条件を決定する決定手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一実施形態によれば、被処理体の開始状態データ及び目標とする被処理体の終了状態データを入力することで、被処理体に実行するプロセス処理の所定の処理条件を決定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施形態に係る情報処理システムの一例の構成図である。
【図２】コンピュータの一例のハードウェア構成図である。
【図３】本実施形態に係る情報処理システムの一例の機能ブロック図である。
【図４】半導体製造プロセス処理に関係するデータの一例を示す構成図である。
【図５】半導体製造プロセス処理の効果を算出する処理の一例の説明図である。
【図６Ａ】被処理体の状態データ変化の予測方式の一例の説明図である。
【図６Ｂ】被処理体の状態データ変化の予測方式の一例の説明図である。
【図７】サーバ装置の処理の一例のフローチャートである。
【図８Ａ】複数のモデルデータの組合せを読み出す処理の一例のイメージ図である。
【図８Ｂ】複数のモデルデータの組合せを読み出す処理の一例のイメージ図である。
【図９】複数のモデルデータの組合せを読み出す処理の一例のイメージ図である。
【図１０】予測処理の一例のイメージ図である。
【図１１】本実施形態に係るサーバ装置１０の処理の一例のイメージ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、本実施形態では被処理体にプロセス処理を実行するプロセス処理実行装置の一例として、被処理体に半導体製造プロセス処理を実行する半導体製造装置の例を説明する。
［第１の実施形態］
＜システム構成＞
図１は、第１の実施形態に係る情報処理システムの一例の構成図である。図１の情報処理システム１は、サーバ装置１０、クライアント装置１２及び半導体製造装置１４がインターネットやＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク１６を介して通信可能に接続される。
【００１２】
クライアント装置１２はユーザが操作する装置の一例である。クライアント装置１２はサーバ装置１０に処理を実行させるために必要となる後述の開始状態データ及び目標状態データの入力をユーザから受け付け、その開始状態データ及び目標状態データをサーバ装置１０に送信する。また、クライアント装置１２はサーバ装置１０において実行された処理の結果を受信し、表示する。
【００１３】
サーバ装置１０は、各種の半導体製造プロセス処理の効果として構築された、被処理体の変化を再現する後述のモデルデータを利用することで、クライアント装置１２から入力された目標状態データに近接した結果の得られる後述のモデルデータ、又は、複数のモデルデータの組合せを決定する。モデルデータはサーバ装置１０に予め記録されていてもよいし、サーバ装置１０がネットワーク１６を介して読み出し可能な他の装置に記録されていてもよい。
【００１４】
サーバ装置１０はクライアント装置１２から入力された目標状態データとの近接度の大きい終了状態データに開始状態データを変化させた後述のモデルデータ、又は、複数のモデルデータの組合せを最適解として選択する。サーバ装置１０は最適解として選択した後述のモデルデータに含まれる設定データ（レシピパラメータ）を、半導体製造装置を構成する制御部品の設定値（制御設定値）に決定する。
【００１５】
サーバ装置１０は決定した制御設定値をクライアント装置１２に出力し、クライアント装置１２に表示させるようにしてもよい。また、サーバ装置１０は決定した制御設定値を半導体製造装置１４に出力して半導体製造装置１４が実行する半導体製造プロセス処理を制御してもよい。半導体製造装置１４はサーバ装置１０から入力された制御設定値に基づいて半導体製造プロセス処理を実行する。
【００１６】
なお、図１の情報処理システム１は一例であって、用途や目的に応じて様々なシステム構成例があることは言うまでもない。図１のサーバ装置１０、クライアント装置１２及び半導体製造装置１４のような装置の区分は一例である。例えばサーバ装置１０、クライアント装置１２及び半導体製造装置１４の少なくとも２つが一体化された構成や、サーバ装置１０が分割された構成など、様々な構成が可能である。
【００１７】
また、半導体製造装置１４はネットワーク１６に接続されていない構成でもよい。このような構成の場合に、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）などの記録媒体を介して半導体製造装置１４はサーバ装置１０が出力した制御設定値の入力を受け付ける。
【００１８】
＜ハードウェア構成＞
図１の情報処理システム１のサーバ装置１０及びクライアント装置１２は例えば図２に示すようなハードウェア構成のコンピュータにより実現される。図２はコンピュータの一例のハードウェア構成図である。
【００１９】
図２のコンピュータ５００は、入力装置５０１、表示装置５０２、外部Ｉ／Ｆ（インタフェース）５０３、ＲＡＭ（Random Access Memory）５０４、ＲＯＭ（Read Only Memory）５０５、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０６、通信Ｉ／Ｆ５０７及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）５０８などを備え、それぞれがバスＢで相互に接続されている。なお、入力装置５０１及び表示装置５０２は必要なときに接続して利用する形態であってもよい。
【００２０】
入力装置５０１はキーボードやマウス、タッチパネルなどであり、ユーザ等が各操作信号を入力するのに用いられる。表示装置５０２はディスプレイ等であり、コンピュータ５００による処理結果を表示する。通信Ｉ／Ｆ５０７はコンピュータ５００をネットワークに接続するインタフェースである。ＨＤＤ５０８は、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置の一例である。
【００２１】
外部Ｉ／Ｆ５０３は、外部装置とのインタフェースである。コンピュータ５００は外部Ｉ／Ｆ５０３を介してＳＤ（Secure Digital）メモリカードなどの記録媒体５０３ａの読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。ＲＯＭ５０５は、プログラムやデータが格納された不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）の一例である。ＲＡＭ５０４はプログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）の一例である。
【００２２】
ＣＰＵ５０６は、ＲＯＭ５０５やＨＤＤ５０８などの記憶装置からプログラムやデータをＲＡＭ５０４上に読み出し、処理を実行することで、コンピュータ５００全体の制御や機能を実現する演算装置である。図１の情報処理システム１のサーバ装置１０及びクライアント装置１２は例えば図２のコンピュータ５００のハードウェア構成により、後述するような各種機能を実現できる。
【００２３】
＜機能構成＞
本実施形態に係る情報処理システム１は例えば図３の機能ブロックで実現される。図３は本実施形態に係る情報処理システムの一例の機能ブロック図である。なお、図３の機能ブロックは本実施形態の説明に不要な機能ブロックについての図示を省略している。
【００２４】
サーバ装置１０は、サーバ装置１０用のプログラムを実行することにより、Ｐｒｏｘｅｌ記録部２０、入力受付部２２、予測部２４、決定部２６及び設定値出力部２８を実現している。クライアント装置１２は、クライアント装置１２用のプログラムを実行することにより、開始状態データ入力部３０、目標状態データ入力部３２、データ送信部３４及び結果表示部３６を実現している。また、半導体製造装置１４は半導体製造装置１４用のプログラムを実行することにより設定値入力受付部４０、条件入力部４２及び半導体製造プロセス制御部４４を実現している。
【００２５】
クライアント装置１２の開始状態データ入力部３０はユーザから開始状態データの入力を受け付ける。開始状態データは、例えば形状モデリングソフトウェアによりモデリングした半導体製造プロセス処理前の被処理体の３次元の構造情報及び材質情報を含むデータである。また、開始状態データは半導体製造プロセス処理前の被処理体の２次元の構造情報及び材質情報を含むデータであってもよい。なお、開始状態データは半導体製造プロセス処理前の被処理体の構造情報及び材質情報を表すことができるのであれば１次元の構造情報及び材質情報を含むデータであってもよい。
【００２６】
目標状態データ入力部３２はユーザから目標状態データの入力を受け付ける。目標状態データは、例えば形状モデリングソフトウェアによりモデリングした半導体製造プロセス処理後の目標とする被処理体の３次元の構造情報及び材質情報を含むデータである。目標状態データは半導体製造プロセス処理後の目標とする被処理体の２次元の構造情報及び材質情報を含むデータであってもよい。なお、目標状態データは半導体製造プロセス処理後の目標とする被処理体の構造情報及び材質情報を表すことができるのであれば１次元の構造情報及び材質情報を含むデータであってもよい。
【００２７】
データ送信部３４は、開始状態データ入力部３０がユーザから入力を受け付けた開始状態データと目標状態データ入力部３２がユーザから入力を受け付けた目標状態データとをサーバ装置１０に送信する。
【００２８】
結果表示部３６は、サーバ装置１０において実行された処理の結果を表示する。結果表示部３６が表示する処理の結果は、サーバ装置１０が選択したモデルデータ、又は、複数のモデルデータの組合せの最適解を示す情報であってもよいし、その最適解として選択したモデルデータに対応する制御設定値を示す情報であってもよいし、その両方を示す情報であってもよい。結果表示部３６はサーバ装置１０が選択したモデルデータ、又は、複数のモデルデータの組合せを、近接度の大きい方から任意の件数、表示してもよい。
【００２９】
サーバ装置１０のＰｒｏｘｅｌ記録部２０は、各種の半導体製造プロセス処理の効果として構築された、被処理体の変化を再現する後述のモデルデータを記憶している。入力受付部２２はクライアント装置１２から開始状態データと目標状態データとを受信する。
【００３０】
予測部２４はＰｒｏｘｅｌ記録部２０が記憶している後述のモデルデータ、又は、複数のモデルデータの組合せを用いて、被処理体の開始状態データの半導体製造プロセス処理による変化をシミュレーションすることで、被処理体の終了状態データを予測する。決定部２６は予測部２４が予測した被処理体の終了状態データの中から、目標状態データの被処理体に近接する被処理体の終了状態データを特定する。
【００３１】
決定部２６は選択した被処理体の終了状態データに変化させた後述のモデルデータ、又は、複数のモデルデータの組合せを最適解として選択する。決定部２６は最適解として選択した後述のモデルデータに含まれる設定データを、制御設定値に決定する。設定値出力部２８は決定した制御設定値をクライアント装置１２及び半導体製造装置１４の少なくとも一方に出力する。なお、設定値出力部２８による出力は、決定部２６が決定したモデルデータ、又は、複数のモデルデータの組合せの最適解を示す情報が含まれてもよい。
【００３２】
なお、決定部２６はモデルデータ、又は、複数のモデルデータの組合せを、近接度の大きい方から任意の件数、選択してクライアント装置１２に出力してもよい。これによりクライアント装置１２は近接度の大きい順にモデルデータ、又は、複数のモデルデータの組合せをランキング表示できる。
【００３３】
半導体製造装置１４の設定値入力受付部４０はサーバ装置１０から制御設定値の入力を受け付ける。条件入力部４２はサーバ装置１０から入力された制御設定値を条件として入力して半導体製造プロセス制御部４４を制御する。半導体製造プロセス制御部４４は入力された制御設定値に基づいて半導体製造プロセス処理を実行する。
【００３４】
＜データ例＞
次に、本実施形態の理解を容易とするため、半導体製造プロセス処理に関係するデータ例について説明する。図４は、半導体製造プロセス処理に関係するデータの一例を示す構成図である。なお、図４は半導体製造プロセス処理に関係するデータの一例として、開始データ、設定データ、出力データ、測定データ、実験データ及び目標データを示す。
【００３５】
図４の開始データは開始状態データの一例であって、
・Ｉｎｉｔｉａｌ  ＣＤ（critical dimensions）（限界寸法）
・Ｍａｔｅｒｉａｌ（材料）
・Ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ（厚さ）
・Ａｓｐｅｃｔ  ｒａｔｉｏ（アスペクト比）
・Ｍａｓｋ  ｃｏｖｅｒａｇｅ（マスク被覆性）
等が含まれる。開始データには３次元の構造情報が含まれていてもよい。
【００３６】
設定データは制御設定値の一例であって、
・Ｐｒｅｓｓｕｒｅ（チャンバ内の圧力）
・Ｐｏｗｅｒ（高周波電源の電力）
・Ｇａｓ（ガス流量）
・Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ（チャンバ内の温度または基板表面の温度）
等が含まれる。
【００３７】
出力データは半導体製造装置１４から出力されるデータであって、
・Ｖｐｐ（電位差）
・Ｖｄｃ（直流自己バイアス電圧）
・ＯＥＳ（発光分光分析による発光強度）
・Ｒｅｆｌｅｃｔ（反射波電力）
等が含まれる。
【００３８】
測定データは測定器で測定するデータであって、
・Ｐｌａｓｍａ  ｄｅｎｓｉｔｙ（プラズマ密度）
・Ｉｏｎ  ｅｎｅｒｇｙ（イオンエネルギ）
・Ｉｏｎ  ｆｌｕｘ（イオン入射量）
等が含まれる。
【００３９】
実験データは実験により取得するデータであって、
・Ｅｔｃｈｉｎｇ  ｒａｔｅ（エッチング速度）
・Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ  ｒａｔｅ（成膜速度）
・ＸＹ  ｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＸＹ座標）
・Ｆｉｌｍ  ｔｙｐｅ（薄膜の種類）
・Ｖｅｒｔｉｃａｌ／Ｌａｔｅｒａｌ（反応の方向性の区分）
等が含まれる。
【００４０】
目標データは目標状態データの一例であって、
・ＣＤ（限界寸法）
・Ｄｅｐｔｈ（深さ）
・Ｔａｐｅｒ（テーパ角）
・Ｔｉｌｔｉｎｇ（チルト角）
・Ｂｏｗｉｎｇ（ボーイング）
等が含まれる。目標データには３次元の構造情報が含まれていてもよい。
【００４１】
本実施形態に係るサーバ装置１０は開始データ及び目標データを入力することで後述のように最適な設定データを決定するものである。
【００４２】
＜モデルデータの概要＞
サーバ装置１０のＰｒｏｘｅｌ記録部２０が記録するモデルデータは、図５に示すように算出した各種の半導体製造プロセス処理の効果を利用して構築される。図５は半導体製造プロセス処理の効果を算出する処理の一例の説明図である。
【００４３】
図５の説明図では、所定の設定データが制御設定値として入力された半導体製造装置１４が半導体製造プロセスを実行することで、開始状態データの被処理体が終了状態データの被処理体に変化することを示している。そして、このときの半導体製造プロセスの効果は被処理体の開始状態データと終了状態データとの差分で表すことができる。なお、このときの半導体製造プロセスの実行状況は、出力データ、測定データ、実験データにより特定することができる。
【００４４】
サーバ装置１０のＰｒｏｘｅｌ記録部２０には、このようにして算出された半導体製造プロセスの効果を、設定データ、出力データ、測定データ、実験データと対応付けたモデルデータが記録されている。
【００４５】
＜被処理体の状態データ変化の予測方式＞
図６Ａ及び図６Ｂは、被処理体の状態データ変化の予測方式の一例の説明図である。被処理体の状態データ変化の予測方式は図６Ａ及び図６Ｂに示すように、測定データを使う方式と、実験データを使う方式と、がある。
【００４６】
図６Ａは測定データを使って形状シミュレーションソフトウェアにより終了データを予測する様子を示している。図６Ａの方式では被処理体の状態データ変化の予測に測定データが必要となる。しかしながら、測定データは測定器を用いて測定するものであるため、測定系の誤差が含まれてしまうという問題がある。
【００４７】
図６Ｂは実験データを使って形状モデリングソフトウェアにより終了データを予測する様子を示している。図６Ｂの方式では、被処理体の状態データ変化の予測に実験データが必要となる。つまり、図６Ｂの方式では過去に取得した実験データを利用して形状モデリングソフトウェアに被処理体の状態データ変化を予測させる。
【００４８】
本実施形態では被処理体の状態データ変化の予測の精度向上が必要ない図６Ｂの方式を採用する。図６Ｂの方式においてモデルデータは、半導体製造プロセスを実行することによる開始状態から終了状態への被処理体の変化を再現するものとなる。なお、本実施形態のモデルデータを作成できるのであれば、図６Ａの方式を採用してもよい。
【００４９】
＜処理＞
《サーバ装置の処理》
図７はサーバ装置の処理の一例のフローチャートである。サーバ装置１０の入力受付部２２はステップＳ１１において、クライアント装置１２から開始状態データと目標状態データとを受信する。ステップＳ１２に進み、予測部２４はＰｒｏｘｅｌ記録部２０から利用するモデルデータ、又は、複数のモデルデータの組合せを読み出す。なお、利用するモデルデータ、又は、複数のモデルデータの組合せの読み出しは、総当たりで行うようにしてもよいし、回数を決めてランダムに行ってもよいし、許容できる近接度に到達するまで行ってもよい。
【００５０】
図８Ａ及び図８Ｂは複数のモデルデータの組合せを読み出す処理の一例のイメージ図である。図８Ａ及び図８ＢではモデルデータをＰｒｏｘｅｌと記述している。図８Ａは５つのモデルデータの組合せの例である。図８Ｂは６つのモデルデータの組合せの例である。図８Ａ及び図８Ｂに示すように複数のモデルデータの組合せには、同一のモデルデータが複数含まれてもよい。
【００５１】
また、複数のモデルデータの組合せを読み出す処理は図９のように行ってもよい。図９は複数のモデルデータの組合せを読み出す処理の一例のイメージ図である。図９は３つのモデルデータの組合せの例であり、１番目のモデルデータ「ＰｒｏｘｅｌＡ」と３番目のモデルデータ「ＰｒｏｘｅｌＣ」とがユーザにより直接指定された例を示している。図９の例では２番目のモデルデータの挿入や切替えにより、複数のモデルデータの異なる組合せを読み出す。
【００５２】
ステップＳ１３に進み、予測部２４はステップＳ１２でＰｒｏｘｅｌ記録部２０から読み出したモデルデータ、又は、複数のモデルデータの組合せを用いて、被処理体の開始状態データの半導体製造プロセス処理による変化をシミュレーションすることで、被処理体の終了状態データを予測する。
【００５３】
例えばステップＳ１２で１つのモデルデータが読み出された場合は例えば図１０に示すように、１つのモデルデータを用いて被処理体の開始状態データから終了状態データを予測する。図１０は予測処理の一例のイメージ図である。モデルデータには、所定の半導体製造プロセスの効果が対応付けられているため、初期状態データの被処理体１３０１を入力した場合の終了状態データの被処理体１３１１を予測できる。同様に、初期状態データの被処理体１３０２を入力した場合の終了状態データの被処理体１３１２を予測することもできる。このように、本実施形態に係るモデルデータは形状などの初期状態データが異なれば、その初期状態データに応じた異なる終了状態データを予測できる。
【００５４】
また、ステップＳ１２で複数のモデルデータの組合せが読み出された場合は、複数のモデルデータを前から順番に用いて被処理体の開始状態データから終了状態データを予測するが、２番目以降のモデルデータの開始状態データが１つ前の順番のモデルデータの終了状態データとなる。このようにして、予測部２４はステップＳ１２でＰｒｏｘｅｌ記録部２０から読み出したモデルデータ、又は、複数のモデルデータの組合せを用いて、被処理体の終了状態データを予測する。
【００５５】
ステップＳ１４に進み、決定部２６は予測部２４がステップＳ１３で予測した被処理体の終了状態データとステップＳ１１で入力を受け付けた目標状態データとの近接度（乖離度であってもよい）を算出する。
【００５６】
ステップＳ１５に進み、予測部２４及び決定部２６は全てのモデルデータ、及び、複数のモデルデータの組合せの読み出しが終了するまでステップＳ１２〜Ｓ１５の処理を繰り返し行う。予測部２４及び決定部２６は全てのモデルデータ、及び、複数のモデルデータの組合せの読み出しが終了するとステップＳ１６に進み、ステップＳ１４で算出した近接度が最も大きい（乖離度の場合は最も小さい）モデルデータ、又は、複数のモデルデータの組合せを最適解として選択できる。
【００５７】
なお、ステップＳ１２〜Ｓ１５の処理を繰り返しは、複数のモデルデータの組合せの読み出しを回数を決めてランダムに行う場合、その回数に到達するまで行われ、許容できる近接度に到達するまで行う場合、許容できる近接度が算出されるまで行われる。
【００５８】
図７のフローチャートの処理では、サーバ装置１０のＰｒｏｘｅｌ記録部２０に記録されているモデルデータが多くなると、ステップＳ１２で読み出すモデルデータ、及び、複数のモデルデータの組合せが多くなり、最適解が選択されるまでの時間が長くなる。そこで、ステップＳ１２のＰｒｏｘｅｌ記録部２０から利用するモデルデータ、又は、複数のモデルデータの組合せを読み出す処理は、ステップＳ１４で算出する差分を評価値として機械学習することで、最適解の探索の効率化を図るようにしてもよい。最適解の探索には木探索、グラフ探索、メタヒューリスティクスを用いてもよいし、これらを組み合わせて用いてもよい。さらに、最適解の探索には強化学習を用いて目標状態データに近い終了状態データを得るための半導体製造プロセスの選択指針（Policy）を学習してもよい。
【００５９】
例えば図７のステップＳ１４の結果から遺伝的アルゴリズムを用いて最適解を模索する方法や、目標状態データとの乖離度を報酬基準として探索（強化学習）を行うこと、目標状態データとの差分と半導体製造プロセス処理の処理条件との関係性を学習し、目標状態データとの乖離度を報酬基準として探索（強化学習）を行うことも考えられる。
【００６０】
＜Ｐｒｏｘｅｌ＞
サーバ装置１０のＰｒｏｘｅｌ記録部２０が記録するモデルデータには例えば以下のようなＰｒｏｘｅｌを利用できる。Ｐｒｏｘｅｌは被処理体に対するプロセス処理における最小のデータ単位（Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｅｌｅｍｅｎｔ）であり画像の最小単位（Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔ）を“Ｐｉｘｅｌ”、立体の最小単位（Ｖｏｌｕｍｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔ）を“ｖｏｘｅｌ”と称するのと同様の呼称である。
【００６１】
Ｐｒｏｘｅｌは、被処理体に半導体製造プロセス処理を所定の処理条件で実行した場合に、その効果（状態データの変化）が、ある処理条件空間で一意に決められる最小単位と定義される。なお、本実施形態に係るモデルデータは複数のＰｒｏｘｅｌを使用することで一定の効果を生じることが分かっている場合、それら複数のＰｒｏｘｅｌを一まとまりとして扱ってもよい。
［他の実施形態］
なお、第１の実施形態では、開始状態データと目標状態データとを一つずつ指定する例について説明したが、開始状態データと目標状態データとを複数指定し、それぞれの近接度を指標とすることで、ローディング効果や面内均一性を目標とする場合に対応できるようにしてもよい。
【００６２】
ローディング効果や面内均一性を目標とする場合には、異なるパターン形状や、基板の区画（センター／ミドル／エッジなど）の開始状態データと目標状態データとをそれぞれ指定する必要がある。ローディング効果や面内均一性を目標とする場合には、得られた近接度のうち、複数の近接度を指標とする。
【００６３】
また、第１の実施形態では、決定部２６が、ステップＳ１４で算出した近接度が最も大きい（乖離度の場合は最も小さい）モデルデータ、又は、複数のモデルデータの組合せを最適解として選択しているが、人間による判断や操作を受け付けてもよい。例えば決定部２６は近接度に基づいて複数の処理条件候補を出力し、複数の処理条件候補から最終的に処理条件を絞り込む人間による判断や操作を受け付けてもよい。
【００６４】
予めユーザが指定した判断基準（人間による判断）を記憶しておく場合、決定部２６は予めユーザが指定した判断基準に基づき複数の処理条件候補から最終的に処理条件を決定する機能を備える。また、ユーザの取捨操作（人間による操作）を受け付ける場合、決定部２６は複数の処理条件候補をクライアント装置１２に表示させ、ユーザからの最終的な処理条件の選択を受け付ける機能を備える。
【００６５】
＜まとめ＞
以上、本実施形態によれば、図１１に示すように、被処理体の構造情報などの開始状態データと目標状態データとの入力に基づき、蓄積されたモデルデータの中から、最適なモデルデータ、又は、最適なモデルデータの組合せを自動で探索し、半導体製造装置１４に入力する制御設定値などの処理条件候補をユーザに提案できるようになる。図１１は本実施形態に係るサーバ装置１０の処理の一例のイメージ図である。
【００６６】
また、本実施形態によれば、例えば形状モデリングソフトウェアによりモデリングした半導体製造プロセス処理前後の被処理体の３次元の構造情報及び材質情報を含むデータを入力することで、ユーザから入力される情報量が増加し、より精度よく目標状態データに近接する形状加工や表面処理を実現できる。なお、本実施形態において被処理体の形状にはミクロ領域の配置（原子配列など）や状態（気体との反応など）が含まれてもよい。
【００６７】
本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。本実施形態で説明した情報処理システム１は一例であって、用途や目的に応じて様々なシステム構成例があることは言うまでもない。
【００６８】
本願は、日本特許庁に２０１８年２月８日に出願された基礎出願２０１８-２１０５８号の優先権を主張するものであり、その全内容を参照によりここに援用する。
【符号の説明】
【００６９】
１    情報処理システム
１０    サーバ装置
１２    クライアント装置
１４    半導体製造装置
１６    ネットワーク
２０    Ｐｒｏｘｅｌ記録部
２２    入力受付部
２４    予測部
２６    決定部
２８    設定値出力部
３０    開始状態データ入力部
３２    目標状態データ入力部
３４    データ送信部
３６    結果表示部
４０    設定値入力受付部
４２    条件入力部
４４    半導体製造プロセス制御部
【図１】
2019155928.tif 000003
【図２】
2019155928.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2019155928.tif 000007
【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
2019155928.tif 000010
【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年4月27日(2020.4.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の被処理体の開始状態データと、該第１の被処理体にプロセス処理における最小のデータ単位を所定の処理条件で実行した後の前記第１の被処理体の終了状態データと、の差分データから、前記第１の被処理体に前記プロセス処理を所定の処理条件で実行した場合における最小単位の効果として構築された、前記第１の被処理体の状態データの変化を再現するモデルデータを複数記録する記録手段と、
第２の被処理体の開始状態データ及び目標とする該第２の被処理体の終了状態データの入力を受け付ける入力受付手段と、
前記記録手段に記録されている複数の前記モデルデータの組合せを用いて前記モデルデータの組合せ毎に前記入力受付手段で受け付けた前記第２の被処理体の開始状態データに対する前記第２の被処理体の終了状態データを予測する予測手段と、
予測した前記第２の被処理体の終了状態データと、前記入力受付手段で受け付けた目標とする該第２の被処理体の終了状態データとの近接度に基づき、前記モデルデータの組み合わせを選択し、選択した前記モデルデータの組合せから前記第２の被処理体に実行するプロセス処理における所定の処理条件を決定する決定手段と、
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記入力受付手段は、前記第２の被処理体の開始状態データ及び目標とする該第２の被処理体の終了状態データを複数指定した入力を受け付け、
前記決定手段は、予測した前記第２の被処理体の終了状態データと、前記入力受付手段で受け付けた目標とする該第２の被処理体の終了状態データとの複数の近接度に基づき、前記モデルデータの組み合わせを選択し、選択した前記モデルデータの組合せから前記第２の被処理体に実行するプロセス処理における所定の処理条件を決定すること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記記録手段は、前記第１の被処理体の構造情報及び材質情報を含む前記第１の被処理体の開始状態データと前記第１の被処理体の構造情報及び材質情報を含む前記第１の被処理体の終了状態データとの差分データから、前記第１の被処理体に前記プロセス処理を所定の処理条件で実行した場合における最小単位の効果として構築された、前記第１の被処理体の構造情報及び材質情報の状態データの変化を再現するモデルデータを複数記録すること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記所定の処理条件は、前記第１の被処理体にプロセス処理における最小のデータ単位を実行するプロセス処理実行装置の制御部品に対する設定値を含むこと
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記決定手段が決定した、前記第２の被処理体に実行するプロセス処理における所定の処理条件に基づいて、前記所定の処理条件に含まれる前記プロセス処理実行装置の制御部品に対する設定値を出力する設定値出力手段、を更に有すること
を特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記入力受付手段は、前記第２の被処理体の形状を少なくも設計可能なソフトウェアから出力された前記第２の被処理体の開始状態データと、前記目標とする前記第２の被処理体の終了状態データとの入力を受け付けること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記予測手段は、前記記録手段に記録されている複数の前記モデルデータの組合せの全てについて、前記モデルデータの組合せ毎に前記入力受付手段で受け付けた前記第２の被処理体の開始状態データに対する前記第２の被処理体の終了状態データを予測し、
前記決定手段は、前記目標とする前記第２の被処理体の終了状態データとの近接度が大きい前記予測した前記第２の被処理体の終了状態データに基づき、前記モデルデータの組み合わせを選択し、選択した前記モデルデータの組合せから前記第２の被処理体に実行するプロセス処理における所定の処理条件を決定すること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記予測手段は、前記予測した前記第２の被処理体の終了状態データと、前記目標とする前記第２の被処理体の終了状態データとの差分を評価値として機械学習により前記記録手段に記録されている複数の前記モデルデータの組合せの最適解を探索すること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記決定手段は、前記近接度に基づく複数の処理条件候補から、予めユーザにより指定されて記憶されていた判断基準に基づき、前記モデルデータの組み合わせを選択し、選択した前記モデルデータの組合せから前記第２の被処理体に実行するプロセス処理における所定の処理条件を決定すること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記決定手段は、前記近接度に基づく複数の処理条件候補をユーザに提示し、ユーザから受け付けた前記複数の処理条件候補からの選択に基づき、前記モデルデータの組み合わせを選択し、選択した前記モデルデータの組合せから前記第２の被処理体に実行するプロセス処理における所定の処理条件を決定すること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記プロセス処理は、半導体製造プロセス処理であること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項１２】
コンピュータを、
第１の被処理体の開始状態データと、該第１の被処理体にプロセス処理における最小のデータ単位を所定の処理条件で実行した後の前記第１の被処理体の終了状態データと、の差分データから、前記第１の被処理体に前記プロセス処理を所定の処理条件で実行した場合における最小単位の効果として構築された、前記第１の被処理体の状態データの変化を再現するモデルデータを複数記録する記録手段、
第２の被処理体の開始状態データ及び目標とする該第２の被処理体の終了状態データの入力を受け付ける入力受付手段、
前記記録手段に記録されている複数の前記モデルデータの組合せを用いて前記モデルデータの組合せ毎に前記入力受付手段で受け付けた前記第２の被処理体の開始状態データに対する前記第２の被処理体の終了状態データを予測する予測手段、
予測した前記第２の被処理体の終了状態データと、前記入力受付手段で受け付けた目標とする該第２の被処理体の終了状態データとの近接度に基づき、前記モデルデータの組み合わせを選択し、選択した前記モデルデータの組合せから前記第２の被処理体に実行するプロセス処理における所定の処理条件を決定する決定手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１３】
被処理体にプロセス処理を実行するプロセス処理実行装置であって、
第１の被処理体の開始状態データと、該第１の被処理体にプロセス処理における最小のデータ単位を所定の処理条件で実行した後の前記第１の被処理体の終了状態データと、の差分データから、前記第１の被処理体に前記プロセス処理を所定の処理条件で実行した場合における最小単位の効果として構築された、前記第１の被処理体の状態データの変化を再現するモデルデータを複数記録する記録手段と、
第２の被処理体の開始状態データ及び目標とする該第２の被処理体の終了状態データの入力を受け付ける入力受付手段と、
前記記録手段に記録されている複数の前記モデルデータの組合せを用いて前記モデルデータの組合せ毎に前記入力受付手段で受け付けた前記第２の被処理体の開始状態データに対する前記第２の被処理体の終了状態データを予測する予測手段と、
予測した前記第２の被処理体の終了状態データと、前記入力受付手段で受け付けた目標とする該第２の被処理体の終了状態データとの近接度に基づき、前記モデルデータの組み合わせを選択し、選択した前記モデルデータの組合せから前記第２の被処理体に実行するプロセス処理における所定の処理条件を決定する決定手段と、
を有するプロセス処理実行装置。
【請求項１４】
被処理体にプロセス処理を実行するプロセス処理実行装置と、前記プロセス処理実行装置が前記被処理体に実行するプロセス処理における最小のデータ単位及び所定の処理条件を決定する情報処理装置とを含む情報処理システムであって、
第１の被処理体の開始状態データと、該第１の被処理体にプロセス処理における最小のデータ単位を所定の処理条件で実行した後の前記第１の被処理体の終了状態データと、の差分データから、前記第１の被処理体に前記プロセス処理を所定の処理条件で実行した場合における最小単位の効果として構築された、前記第１の被処理体の状態データの変化を再現するモデルデータを複数記録する記録手段と、
第２の被処理体の開始状態データ及び目標とする該第２の被処理体の終了状態データの入力を受け付ける入力受付手段と、
前記記録手段に記録されている複数の前記モデルデータの組合せを用いて前記モデルデータの組合せ毎に前記入力受付手段で受け付けた前記第２の被処理体の開始状態データに対する前記第２の被処理体の終了状態データを予測する予測手段と、
予測した前記第２の被処理体の終了状態データと、前記入力受付手段で受け付けた目標とする該第２の被処理体の終了状態データとの近接度に基づき、前記モデルデータの組み合わせを選択し、選択した前記モデルデータの組合せから前記第２の被処理体に実行するプロセス処理における所定の処理条件を決定する決定手段と、
を有する情報処理システム。
【国際調査報告】
2019155928.tif 000016
2019155928.tif 000017
2019155928.tif 000018
2019155928.tif 000019