アセットを製造する製造ツールと、前記製造ツールによって処理された製造レシピを変更し、前記アセットを製造するために1つ以上の調節された製造レシピを生成するドリフトコンポーネントと、アセット出力メトリックと、前記製造ツールによって処理される前記変更されたレシピに基づく前記製造ツールに対する入力材料測定値、レシピパラメータ、又は状態レコードのうちの少なくとも1つと、の間で、1つ以上の関数を推論し、前記1つ以上の関数は前記製造されるアセットに対するアセット出力メトリックを予測する、目的の自律学習エンジンと、入力測定値と前記1つ以上の推論された関数とのセットとからレシピパラメータのセットを抽出し、ターゲットアセット出力メトリックの許容差内の予測された出力を持つ調節された製造レシピを生成する自律最適化エンジンと、を具備する自律的な生物学に基づく学習システム。前記アセットは、半導体デバイスの1以上を含み、前記半導体デバイスは、半導体基板所有の集積回路IC、プラズマ放電に基づくフラットパネルディスプレイFPD、有機発光ダイオードOLEDに基づくFPD、液晶ディスプレイLCDに基づくFPD、又は、薄膜トランジスタアクティブマトリクスアレイ、カラーフィルタ、又は、偏光子のうちの1つ以上を含むそれらの要素を具備する、請求項1のシステム。前記ドリフトコンポーネントは、駆動変数のセット又は予め決定された確率密度関数のうちの少なくとも1つに少なくとも部分的にしたがって前記製造レシピをランダム化する更新コンポーネントにより前記製造レシピを変更する、請求項1のシステム前記ドリフトコンポーネントは、1つ以上の調節された製造レシピのセット、それぞれの調節された製造レシピにリンクされた入力材料データ、それぞれの調節された製造レシピに関連する出力データ、又は、それぞれの調節された製造レシピに関係付けられた前記製造ツールのための動作条件のセット、のうちの少なくとも1つを含むレシピ系統を生成するフォーマッタコンポーネントを含む、請求項3のシステム。前記それぞれの調節された製造レシピに関係付けられた前記製造ツールのための動作条件のセットは、経過アクティブデューティ、予防メンテナンスPMレコード、又は、修理レコードのうちの少なくとも1つを含む、請求項4のシステム。前記1つ以上の関数を推論するために、前記目的の自律学習エンジンは、前記1つ以上の関数の予測出力のうちの少なくとも1つが特定の境界を外れる場合に、前記アセット出力メトリックに対する1つ以上の制約を緩和する、請求項1のシステム。前記1つ以上の制約の前記緩和は、少なくともアセット出力メトリックの重みのランキングにより、少なくとも一部規定される、請求項6のシステム。前記自律最適化エンジンは、前記レシピパラメータのセットを抽出するために、逆問題を解決し、前記逆問題は、遺伝的アルゴリズム、モンテカルロシュミレーション、シミュレートされたアニーリング、又は、タブーサーチのうちの少なくとも1つを通じて解決される、請求項1のシステム。前記抽出されたレシピパラメータのセットが、予め決定された許容差をそれぞれ外れるアセット出力メトリックを産出する場合、前記自律最適化エンジンは、次のa予防メンテナンスパラメータ、又は、b修理手続のうちの少なくとも1つを実行する、請求項1のシステム。前記駆動変数のセット又は前記予め決定された確率密度関数のうちの少なくとも1つを設定するためのユーザインタフェースを与えるコンポーネントをさらに具備する、請求項3のシステム。少なくとも1つの異なる製造ツールにおける少なくとも1つの関数を学習するために、前記1つ以上の関数を、前記少なくとも1つの異なる製造ツールに送るコンポーネントをさらに具備する、請求項6のシステム。少なくとも1つのプロセッサを使用してメモリに保持されているコード命令を実行することを具備し、ターゲット製品出力を満たす製品を作製するために初期のレシピをドリフトすることと、前記初期のレシピの前記ドリフトを通じて、製品出力に関連付けられた関係のセットを学習することと、前記学習された関係のセットに少なくとも部分的に基づいて、前記ターゲット製品出力を遂行するために、調節されたレシピを生成することと、前記調節されたレシピの生成が成功の場合に、前記ターゲット製品出力が満たされるか評価することと、前記評価がネガティブな結果を産出する場合に、前記ターゲット製品出力を満たす製品を作製するために前記初期のレシピをドリフトすることを続けること、を行う、方法。前記調節されたレシピの生成が成功ではない場合に、メンテナンス手続を遂行することをさらに具備する、請求項12の方法。前記ターゲット製品出力を満たす製品を作製するために初期のレシピをドリフトすることは、現在のレシピとして前記初期のレシピを設定することと、前記現在のレシピにおける1つ以上のパラメータをランダム化することと、前記ランダム化する動作を通じて得られる調節されたレシピを、前記製造ツールにより処理することと、前記調節されたレシピがランダム化されることになる場合に、ランダム化を通じて作成されたレシピの系統に、前記調節されたレシピを加えることと、現在のレシピとして前記調節されたレシピを設定することと、前記設定されたレシピがランダム化されることにならない場合に、前記ランダム化を通じて作成された前記レシピの系統と、前記系統に関連付けられているデータとを提供することとを含む、請求項12の方法。前記学習された関係のセットに少なくとも部分的に基づいて、前記ターゲット製品出力を遂行するために、調節されたレシピを生成することは、レシピのセットに対する製品出力を予測する前記学習された関係のセットを受け取ること、入力材料測定値を受け取ること、前記製造ツールの現在の状態について、学習された関数の前記受け取られたセット又は前記受け取られた入力材料測定値に少なくとも部分的に基づいて、前記調節されたレシピに対するレシピパラメータを抽出すること、前記学習された関係のセットにおけるそれぞれの学習された関係に対する前記予測された製品出力が、出力制約を満たす場合に、前記抽出されたレシピパラメータに少なくとも部分的にしたがって前記調節されたレシピを供給すること、を含む、請求項12の方法。前記学習された関係のセットにおけるそれぞれの学習された関係に対する前記予測された製品出力が、出力制約を満たさない場合に、出力制約のセットを緩和することと、緩和された制約の現在の数が予め決定されたしきい値の上の場合、学習された関数の前記受け取られたされたセット又は前記受け取られた入力材料測定値に少なくとも部分的に基づいて、前記調節されたレシピに対するレシピパラメータを抽出することとをさらに具備する、請求項15の方法。前記緩和された制約の現在の数が予め決定されたしきい値の上の場合、メンテナンス手続を設定し、前記メンテナンス手続は予防メンテナンス又は修理手続のうちの少なくとも1つを含む、請求項15の方法。前記ドリフトする動作を通じて、製品出力に関連付けられた関係のセットを学習することは、1つ以上のドリフトされたレシピの実行を通じて生成された製造データを受け取ることと、前記受け取られた製造データに基づいて、製品と前記製造ツールの材料入力測定値及びレシピパラメータとの間の関数の関係を学習することと、前記製品出力の予測が特定の品質内である場合に、前記学習している関数の関係を受け付けること、を含む、請求項12の方法。学習された関数の前記受け取られたセット又は前記受け取られた入力材料測定値に少なくとも部分的に基づいて、前記調節されたレシピに対するレシピパラメータを抽出することは、遺伝的アルゴリズム、モンテカルロシュミレーション、シミュレートされたアニーリング、又は、タブーサーチのうちの少なくとも1つを通じて逆問題を解決することを含む、請求項15の方法。前記学習している関数の関係を受け付けることは、前記学習された関数の関係を送ること又は前記学習された関数の関係を記憶することとのうちの少なくとも1つを含む、請求項18の方法。プロセッサに実行された場合に動作を実行するコード命令、を保持するコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コード命令は、少なくとも1つのプロセッサに実行された場合に、ターゲット製品出力を満たす製品を作製するために初期のレシピをドリフトすることと、前記初期のレシピの前記ドリフトを通じて、製品出力に関連付けられた関係のセットを学習することと、前記学習された関係のセットに少なくとも部分的に基づいて、前記ターゲット製品出力を遂行するために、調節されたレシピを生成することと、前記調節されたレシピの生成が成功の場合に、前記ターゲット製品出力が満たされるか評価することと、前記評価がネガティブな結果を産出する場合に、前記ターゲット製品出力を満たす製品を作製するために前記初期のレシピをドリフトすることを続けること、を実行する、コンピュータ可読記憶媒体。