KR20200120958A - 반도체 처리의 모니터링을 위한 기계 학습 시스템들 - Google Patents

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KR20200120958A
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Abstract

연마 시스템을 동작시키는 방법은, 복수의 훈련된 모델들을 생성하기 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하여 복수의 모델들을 훈련시키는 단계 ― 각각의 훈련된 모델은, 반도체 처리 시스템의 인-시튜 모니터링 시스템으로부터의 모니터링 신호에 기반하여 기판의 층의 특성 값을 결정하도록 구성됨 ―, 복수의 훈련된 모델들을 저장하는 단계, 처리될 기판의 특성을 표시하는 데이터를 수신하는 단계, 데이터에 기반하여 복수의 훈련된 모델들 중 하나를 선택하는 단계, 및 선택된 훈련된 모델을 처리 시스템에 전달하는 단계를 포함한다.

Description

반도체 처리의 모니터링을 위한 기계 학습 시스템들
본 개시내용은, 예컨대 화학적 기계적 연마와 같은 처리 동안 기판의 모니터링에서 사용되는 기계 학습 시스템들에 관한 것이다.
집적 회로는 전형적으로, 규소 웨이퍼 상에서의 전도성 층, 반도체 층 또는 절연성 층의 순차적 퇴적에 의해 기판 상에 형성된다. 하나의 제조 단계는, 비-평탄 표면 위에 충전재 층을 퇴적하고, 그 충전재 층을 평탄화하는 것을 수반한다. 일부 응용들의 경우, 충전재 층은, 패터닝된 층의 최상부 표면이 노출될 때까지 평탄화된다. 예컨대, 패터닝된 절연성 층 상에 전도성 충전재 층이 퇴적되어, 절연성 층의 트렌치들 또는 홀들을 충전할 수 있다. 평탄화 후에, 절연성 층의 융기된 패턴 사이에 남아있는 전도성 층의 부분들은, 기판 상의 박막 회로들 사이에 전도성 경로들을 제공하는 비아들, 플러그들, 및 라인들을 형성한다. 다른 응용들의 경우, 충전재 층은 하부 층 위로 미리 결정된 두께가 남게 될 때까지 평탄화된다. 예컨대, 퇴적된 유전체 층이 포토리소그래피를 위해 평탄화될 수 있다.
화학적 기계적 연마(CMP)는 평탄화의 하나의 용인된 방법이다. 이러한 평탄화 방법은 전형적으로, 캐리어 헤드 상에 기판이 장착될 것을 요구한다. 기판의 노출된 표면은 전형적으로, 내구성이 있는 거친 표면을 갖는 회전 연마 패드에 맞닿게 배치된다. 캐리어 헤드는 연마 패드에 맞닿게 기판을 밀기 위해 기판 상에 제어가능한 하중을 제공한다. 연마 액체, 이를테면 연마 입자들을 갖는 슬러리가 전형적으로 연마 패드의 표면에 공급된다.
CMP에서의 하나의 문제는, 바람직한 프로파일, 예컨대, 원하는 평탄도 또는 두께로 평탄화되었거나 원하는 양의 물질이 제거된 기판 층을 달성하기 위해 적절한 연마율을 사용하는 것이다. 기판 층의 초기 두께, 슬러리 분배, 연마 패드 조건, 연마 패드와 기판 사이의 상대 속도, 및 기판 상의 하중에서의 변동들은 기판에 걸친 그리고 기판 간의 물질 제거율에서의 변동들을 야기할 수 있다. 이러한 변동들은 연마 종료점에 도달하는 데 필요한 시간 및 제거되는 양에서 변동들을 야기한다. 따라서, 연마 종료점을 단지 연마 시간의 함수로서 결정하거나, 또는 단지 일정한 압력을 가함으로써 원하는 프로파일을 달성하는 것은 가능하지 않을 수 있다.
일부 시스템들에서, 기판은, 예컨대 광학 모니터링 시스템에 의해, 연마 동안 인-시튜로 모니터링된다. 인-시튜 모니터링 시스템으로부터의 두께 측정들은, 기판에 가해지는 압력을 조정하여 연마율을 조정하고 웨이퍼 내 불균일성(WIWNU; within-wafer non-uniformity)을 감소시키고, 연마 종료점을 검출하여 연마를 중단하는 데 사용될 수 있다.
일 양상에서, 기판 처리 시스템을 동작시키는 방법은, 복수의 훈련 데이터 세트들을 수신하는 단계, 복수의 기계 학습 모델들을 저장하는 단계, 복수의 물리적 프로세스 모델들을 저장하는 단계, 선택된 기계 학습 모델과 선택된 물리적 프로세스 모델의 조합을 제공하기 위해, 복수의 기계 학습 모델들로부터의 기계 학습 모델의 선택 및 복수의 물리적 프로세스 모델들로부터의 물리적 프로세스 모델의 선택을 수신하는 단계, 선택된 기계 학습 모델에 따라, 구현된 기계 학습 모델을 생성하는 단계, 각각의 훈련 데이터 세트에서의 각각의 훈련 스펙트럼에 대한 특성화 값을 계산함으로써 복수의 훈련 특성화 값들을 생성하는 단계 ― 각각의 훈련 특성화 값은 복수의 훈련 스펙트럼들 중 하나와 연관됨 ―, 훈련된 기계 학습 모델을 생성하기 위해, 복수의 훈련 특성화 값들 및 복수의 훈련 스펙트럼들을 사용하여, 구현된 기계 학습 모델을 훈련시키는 단계, 및 훈련된 기계 학습 모델을 기판 처리 시스템의 처리 제어 시스템에 전달하는 단계를 포함한다.
각각의 훈련 데이터 세트는, 복수의 훈련 스펙트럼들, 복수의 훈련 스펙트럼들로부터의 각각의 훈련 스펙트럼에 대한 타임스탬프, 및 복수의 훈련 스펙트럼들에 대한 시작 특성화 값 및/또는 종료 특성화 값을 포함한다. 각각의 기계 학습 모델은 적어도 하나의 상이한 하이퍼파라미터를 제공한다. 각각의 물리적 프로세스 모델은, 상이한 시간 함수 및/또는 상이한 물리적 프로세스 파라미터로서 특성화 값들을 생성하기 위한 상이한 함수를 제공한다. 특성화 값은, 훈련 스펙트럼에 대한 타임스탬프, 훈련 데이터 세트에 대한 시작 특성화 값 및/또는 종료 특성화 값, 및 선택된 물리적 프로세스 모델에 기반하여 계산된다.
다른 양상에서, 기판의 처리를 제어하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품이 컴퓨터 판독가능 매체에 유형으로(tangibly) 구현되고, 명령어들을 포함하며, 명령어들은, 프로세서로 하여금, 복수의 훈련 데이터 세트들을 수신하게 하고, 복수의 기계 학습 모델들을 저장하게 하고, 복수의 물리적 프로세스 모델들을 저장하게 하고, 선택된 기계 학습 모델과 선택된 물리적 프로세스 모델의 조합을 제공하기 위해, 복수의 기계 학습 모델들로부터의 기계 학습 모델의 선택 및 복수의 물리적 프로세스 모델들로부터의 물리적 프로세스 모델의 선택을 수신하게 하고, 선택된 기계 학습 모델에 따라, 구현된 기계 학습 모델을 생성하게 하고, 각각의 훈련 데이터 세트에서의 각각의 훈련 스펙트럼에 대한 특성화 값을 계산함으로써 복수의 훈련 특성화 값들을 생성하게 하고 ― 각각의 훈련 특성화 값은 복수의 훈련 스펙트럼들 중 하나와 연관됨 ―, 훈련된 기계 학습 모델을 생성하기 위해, 복수의 훈련 특성화 값들 및 복수의 훈련 스펙트럼들을 사용하여, 구현된 기계 학습 모델을 훈련시키게 하고, 훈련된 기계 학습 모델을 기판 처리 시스템의 처리 제어 시스템에 전달하게 하기 위한 것이다.
각각의 훈련 데이터 세트는, 복수의 훈련 스펙트럼들, 복수의 훈련 스펙트럼들로부터의 각각의 훈련 스펙트럼에 대한 타임스탬프, 및 복수의 훈련 스펙트럼들에 대한 시작 특성화 값 및/또는 종료 특성화 값을 포함한다. 각각의 기계 학습 모델은 적어도 하나의 상이한 하이퍼파라미터를 제공한다. 각각의 물리적 프로세스 모델은, 상이한 시간 함수 및/또는 상이한 물리적 프로세스 파라미터로서 특성화 값들을 생성하기 위한 상이한 함수를 제공한다. 특성화 값은, 훈련 스펙트럼에 대한 타임스탬프, 훈련 데이터 세트에 대한 시작 특성화 값 및/또는 종료 특성화 값, 및 선택된 물리적 프로세스 모델에 기반하여 계산된다.
다른 양상에서, 반도체 제조 시스템은, 복수의 연마 시스템들, 인-라인 또는 독립형 계측 시스템, 및 알고리즘 생성 플랫폼을 포함한다.
각각의 연마 시스템은, 연마 패드를 유지하기 위한 지지부, 연마 패드에 맞닿게 기판을 유지하기 위한 캐리어, 기판과 연마 패드 사이의 상대적인 움직임을 야기하기 위한 모터, 연마 동안의 기판의 측정들의 시퀀스 및 측정들의 시퀀스에서의 각각의 측정에 대한 타임스탬프를 생성하기 위한 인-시튜 모니터링 시스템, 및 제어기를 포함한다. 복수의 연마 시스템 중 적어도 하나의 연마 시스템의 적어도 하나의 제어기는, 복수의 연마 시스템들 중 하나 이상의 연마 시스템으로 하여금 일련의 훈련 기판들을 연마하게 하도록 구성된다. 복수의 연마 시스템들로부터의 하나 이상의 시스템의 하나 이상의 제어기는, 훈련된 기계 학습 모델을 수신하고, 하나 이상의 시스템으로부터의 연마 시스템으로 하여금 일련의 디바이스 기판들을 연마하게 하고, 하나 이상의 시스템의 인-시튜 모니터링 시스템으로부터 디바이스 기판들의 측정들의 시퀀스를 수신하고, 측정들의 시퀀스 및 훈련된 기계 학습 모델에 기반하여 특성화 값들의 시퀀스를 생성하고, 특성화 값들의 시퀀스에 기반하여 적어도 하나의 연마 제어 파라미터를 제어하도록 구성된다.
인-라인 또는 독립형 계측 시스템은, 일련의 훈련 기판들 각각에 대한 시작 특성화 값 및/또는 종료 특성화 값을 생성하도록 구성된다.
알고리즘 생성 플랫폼은, 하나 이상의 프로세서, 및 하나 이상의 프로세서에 대한 명령어들을 갖는 컴퓨터 프로그램 제품을 저장하는 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 각각의 훈련 기판에 대해, 훈련 기판을 연마하는 데 사용되는 복수의 연마 시스템들 중 하나 이상의 연마 시스템의 인-시튜 모니터링 시스템으로부터, 훈련 기판의 연마 동안 생성된 복수의 훈련 스펙트럼들 및 복수의 훈련 스펙트럼들로부터의 각각의 훈련 스펙트럼에 대한 타임스탬프가 수신된다. 각각의 훈련 기판에 대해, 인-라인 또는 독립형 계측 시스템으로부터, 훈련 기판에 대한 시작 특성화 값 및/또는 종료 특성화 값이 수신된다. 복수의 훈련 데이터 세트들이 저장된다. 각각의 훈련 데이터 세트는, 훈련 기판으로부터의 복수의 훈련 스펙트럼들, 복수의 훈련 스펙트럼들로부터의 각각의 훈련 스펙트럼에 대한 타임스탬프, 및 훈련 기판에 대한 시작 특성화 값 및/또는 종료 특성화 값을 포함한다. 복수의 기계 학습 모델들이 저장되며, 각각의 기계 학습 모델은 적어도 하나의 상이한 하이퍼파라미터를 제공한다. 복수의 물리적 프로세스 모델들이 저장되며, 각각의 물리적 프로세스 모델은, 상이한 시간 함수 및/또는 상이한 물리적 프로세스 파라미터로서 특성화 값들을 생성하기 위한 상이한 함수를 제공한다. 선택된 기계 학습 모델과 선택된 물리적 프로세스 모델의 조합을 제공하기 위해, 복수의 기계 학습 모델들로부터의 기계 학습 모델의 선택 및 복수의 물리적 프로세스 모델들로부터의 물리적 프로세스 모델의 선택이 수신된다. 선택된 기계 학습 모델에 대한 적어도 하나의 하이퍼파라미터 값이 수신되고, 선택된 물리적 프로세스 모델에 대한 적어도 하나의 물리적 파라미터 값이 수신된다. 선택된 기계 학습 모델 및 적어도 하나의 하이퍼파라미터 값에 따라, 구현된 기계 학습 모델이 생성된다. 각각의 훈련 데이터 세트에서의 각각의 훈련 스펙트럼에 대해, 훈련 스펙트럼에 대한 타임스탬프, 훈련 데이터 세트에 대한 시작 특성화 값 및/또는 종료 특성화 값, 물리적 파라미터 값, 및 선택된 물리적 프로세스 모델에 기반하여 특성화 값이 계산됨으로써 복수의 훈련 특성화 값들이 생성되며, 각각의 훈련 특성화 값은 복수의 훈련 스펙트럼들 중 하나와 연관된다. 구현된 기계 학습 모델은, 훈련된 기계 학습 모델을 생성하도록 복수의 훈련 특성화 값들 및 복수의 훈련 스펙트럼들을 사용하여 훈련되고, 훈련된 기계 학습 모델은, 디바이스 기판들의 연마의 제어를 위한 하나 이상의 연마 시스템의 제어기에 전달된다.
구현들은 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
기판 처리 시스템은 화학적 기계적 연마 시스템을 포함할 수 있다. 기판은 연마 시스템에서 연마될 수 있다. 기판의 연마 동안, 기판은, 복수의 측정된 스펙트럼들을 생성하도록 인-시튜 분광 모니터링 시스템으로 모니터링될 수 있다. 복수의 측정된 스펙트럼들은, 복수의 특성화 값들을 생성하기 위해, 훈련된 기계 학습 모델에 전달될 수 있다. 연마 시스템의 적어도 하나의 처리 파라미터는 복수의 특성화 값들에 기반하여 제어될 수 있는데, 예컨대, 연마가 중단될 수 있고/거나 캐리어 헤드 압력이 조정될 수 있다.
복수의 기계 학습 모델들은, 콘볼루션 신경망 및 완전 연결 신경망을 포함할 수 있다. 하이퍼파라미터는, 신경망 내의 은닉 계층들의 수일 수 있다. 선택된 기계 학습 모델에 대해 적어도 하나의 하이퍼파라미터 값이 수신될 수 있다. 선택된 기계 학습 모델 및 적어도 하나의 하이퍼파라미터 값에 따라, 구현된 기계 학습 모델이 생성될 수 있다.
복수의 물리적 프로세스 모델들 중 일부는 선형 시간 함수를 포함할 수 있고, 복수의 물리적 프로세스 모델들 중 일부는 비-선형 시간 함수를 포함할 수 있다. 복수의 물리적 프로세스 모델들은, 상이한 물리적 프로세스 파라미터들, 예컨대, 패턴 밀도, 시작 단계 높이, 임계 단계 높이, 및 프로세스 선택도 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 물리적 파라미터 값이 수신될 수 있고, 물리적 파라미터 값에 기반하여 특성화 값이 계산될 수 있다. 알고리즘 생성 플랫폼은, 복수의 연마 시스템들 중 2개 이상의 연마 시스템 각각으로부터, 훈련 기판으로부터의 복수의 훈련 스펙트럼들, 및 복수의 훈련 스펙트럼들로부터의 각각의 훈련 스펙트럼에 대한 타임스탬프를 수신하도록 구성될 수 있다.
복수의 연마 시스템들 중 적어도 하나 및 복수의 연마 시스템으로부터의 하나 이상의 시스템은, 동일한 연마 시스템들 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 알고리즘 생성 플랫폼은, 복수의 훈련된 기계 학습 모델들을 제공하는 데이터를 저장하도록 구성될 수 있다. 알고리즘 생성 플랫폼은, 복수의 훈련된 기계 학습 모델들 중 하나의 선택을 수신하거나 그 선택을 행하고, 선택된 훈련된 기계 학습 모델을 제어기에 전달하도록 구성될 수 있다.
기판 추적 시스템은, 하나 이상의 프로세서, 및 복수의 디바이스 기판들 각각을 특성화하는 데이터를 저장하기 위한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 저장하기 위한 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체를 포함할 수 있다. 알고리즘 생성 플랫폼은, 기판 추적 시스템으로부터 디바이스 기판을 특성화하는 데이터를 수신하도록 구성될 수 있고, 특성화 데이터에 기반하여 복수의 훈련된 기계 학습 모델들로부터 훈련된 기계 학습 모델을 선택하도록 구성될 수 있다.
다른 양상에서, 연마 시스템을 동작시키는 방법은, 복수의 훈련된 모델들을 생성하기 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하여 복수의 모델들을 훈련시키는 단계를 포함하며, 각각의 훈련된 모델은, 반도체 처리 시스템의 인-시튜 모니터링 시스템으로부터의 모니터링 신호에 기반하여 기판의 층의 특성 값을 결정하도록 구성된다. 복수의 훈련된 모델들이 저장되고, 처리될 기판의 특성을 표시하는 데이터가 수신되고, 데이터에 기반하여 복수의 훈련된 모델들 중 하나가 선택되고, 선택된 훈련된 모델이 처리 시스템에 전달된다.
구현들은 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
기판의 층은, 반도체 처리 시스템에서 처리될 수 있다. 층의 처리 동안, 인-시튜 모니터링 시스템으로 기판이 모니터링될 수 있고, 인-시튜 모니터링 시스템으로부터 신호가 생성될 수 있다. 신호는, 층의 두께의 측정치를 생성하기 위해, 훈련된 모델에 전달될 수 있다. 두께의 측정치에 기반하여 처리 시스템에 대한 하나 이상의 제어 신호가 생성될 수 있다. 처리 시스템은 화학적 기계적 연마 시스템일 수 있고, 층을 처리하는 것은 층을 연마하는 것을 포함할 수 있다. 기판을 모니터링하는 것은 분광 모니터링 시스템으로 모니터링하는 것을 포함할 수 있고, 신호는 스펙트럼들의 시퀀스를 포함할 수 있다.
모델의 하나 이상의 하이퍼파라미터가 획득될 수 있다. 하이퍼파라미터들에 기반하여 원시 예측 모델이 생성될 수 있다. 모델에 대한 훈련 데이터가 획득될 수 있고, 원시 예측 모델은 모델을 생성하기 위해 훈련 데이터를 사용하여 훈련될 수 있다. 훈련 데이터는, 복수의 훈련 예들의 각각의 훈련 예에 대한, 훈련하는 복수의 입력 정보 항목들 및 두께의 실측 정보(ground truth) 측정치를 포함할 수 있다. 두께의 각각의 실측 정보 측정치는, 특정 연마된 층을 분석하는 것에 기반하여 인-라인 또는 독립형 계측 시스템에 의해 생성될 수 있다. 인-라인 또는 독립형 계측 시스템은, 4점 탐침(four-point probe), 타원계측(ellipsometric) 두께 센서, 및 투과 전자 현미경 센서 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
모델은 신경망을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 훈련 데이터 및 알려진 특성 값들을 사용하여 역전파에 의해 훈련될 수 있다.
특정 구현들은 다음의 이점들 중 하나 이상을 가질 수 있다. 기판 상의 층의 두께가 더 정확하게 그리고/또는 더 신속하게 측정될 수 있다. 웨이퍼 내 두께 불균일성 및 웨이퍼 간 두께 불균일성(WIWNU 및 WTWNU)이 감소될 수 있고, 원하는 처리 종료점을 검출하기 위한 종료점 시스템의 신뢰성이 개선될 수 있다.
하나 이상의 실시예의 세부사항들이 첨부한 도면들 및 아래의 설명에서 기재된다. 다른 양상들, 특징들 및 이점들은, 설명, 도면들, 및 청구항들로부터 명백해질 것이다.
도 1은, 반도체 제조 설비의 개략적인 평면도를 예시한다.
도 2는, 연마 시스템의 예의 개략적인 단면도를 예시한다.
도 3이 예시하는 것은, 연마 장치에 대한 제어기의 일부로서 사용되는 신경망이다.
도 4는, 데이터를 수집하고 모델들을 생성하기 위한 플랫폼의 아키텍처를 예시한다.
다양한 도면들에서 동일한 참조 번호들 및 지정들은 동일한 요소들을 표시한다.
처리, 예컨대 연마를 겪는 기판들을 모니터링하기 위해 다양한 모니터링 시스템들이 사용되어 왔다. 일부 반도체 모니터링 프로세스들의 경우, 모니터링 시스템으로부터의 데이터를 평가하고 필요한 출력 파라미터를 생성하기 위해, 기계 학습 시스템, 예컨대 신경망이 훈련될 수 있다. 예컨대, 신호가 기계 학습 시스템에 입력될 수 있고, 기계 학습 시스템은, 기판의 층의 두께, 또는 처리가 중단 또는 수정되어야 한다는 것을 표시하는 신호를 출력할 수 있다.
예로서, 기판의 연마 동안 사용되는 분광 모니터링 시스템이 모니터링 시스템인 경우, 스펙트럼 또는 스펙트럼들의 시퀀스가 기계 학습 시스템에 입력될 수 있고, 기계 학습 시스템은, 기판의 층의 두께의 측정치, 또는 연마가 중단되어야 한다는 것 또는 캐리어 헤드의 압력이 수정되어야 한다는 것을 표시하는 신호를 생성할 수 있다.
물론, 그러한 기계 학습 시스템들은 훈련될 필요가 있을 것이다. 각각이 기판 파라미터에 대한 모니터링 신호의 상이한 관계를 가질 수 있는 다양한 디바이스들 및 처리법들을 고려할 때, 처리 시스템의 제조자가 기계 학습 시스템을 훈련시키는 것은 비실용적일 수 있다. 오히려, 반도체 제조 설비의 작업자에 의해 생성되는 데이터를 사용하여 기계 학습 시스템이 훈련되는 것이 필요할 수 있다. 훈련 데이터를 저장 및 조작하기 위한 일반화된 기법이 논의된다.
모니터링 시스템으로부터의 데이터를 처리하기 위해 상이한 상황들은 상이한 기계 학습 모델들을 필요로 할 수 있다. 상이한 상황들은, 디바이스들, 처리되는 층들, 제조에 사용되는 처리 파라미터들의 이력 등에서의 차이들을 포함할 수 있다. 상이한 기계 학습 모델들은, 상이한 신경망 구성들, 또는 신경망을 사용하지 않는 모델들(예컨대, 유전 알고리즘들, 서포트 벡터 기계(support vector machine)들 등) 대 신경망을 사용하는 모델들일 수 있다. 기계 학습 모델은, 기판에 관한 입력 정보, 예컨대, 팹(fab)의 기판 추적 시스템으로부터의 정보에 기반하여 선택될 수 있다.
다른 문제로서, 반도체 제조 설비에서의 다양한 툴들로부터 획득된 원시 데이터는 각각의 측정에 대한 특성화 값을 포함하지 않을 수 있다. 예컨대, 처리 툴의 인-시튜 광학 모니터링 시스템은, 훈련 데이터로서 사용될 스펙트럼들의 시퀀스를 생성하는 데 사용될 수 있다. 그러나, 이용가능한 유일한 실측 정보 측정은 인-라인 또는 독립형 계측 시스템으로부터 획득된 시작 및/또는 종료 두께일 수 있다. 시작 및/또는 종료 두께는 시퀀스 내의 처음 및/또는 마지막 스펙트럼과 연관될 것이지만, (연마 프로세스에서의 중간 시간들 동안의) 시퀀스 내의 다른 스펙트럼들이 연관된 두께를 갖지 않을 것이다. 기법은, 이러한 스펙트럼들에 대한 훈련 값들을 생성할 필요가 있다.
물리적 프로세스 모델은 처리 시간의 함수로서 특성화 값들을 생성하는 데 사용될 수 있지만, 이러한 특성화 값들은 스펙트럼들과 연관될 수 있고, 이는, 스펙트럼들(특성화 값들을 가짐)이 훈련 데이터로서 사용되는 것을 허용한다. 상이한 상황들은 특성화 값들을 생성하기 위해 상이한 물리적 프로세스 모델들을 필요로 할 수 있다. 상이한 상황들은, 디바이스들, 처리되는 층들, 제조에 사용되는 처리 파라미터들의 이력 등에서의 차이들을 포함할 수 있다. 상이한 물리적 프로세스 모델들은, 상이한 입력들(예컨대, 스톱-온-필름(stop-on-film) 프로세스는 임계 단계 높이를 포함할 수 있는 반면, 하부 층의 노출 전에 연마를 중단하는 프로세스는 이러한 변수를 필요로 하지 않을 수 있음)을 사용하거나, 상이한 입력 값들(예컨대, 패턴 밀도에 대한 상이한 값들 또는 상이한 선택도)을 사용하거나, 또는 변수들을 특성 값으로 변환하기 위해 상이한 함수들(예컨대, 선형 대 비-선형 보간)을 사용할 수 있다. 물리적 프로세스 모델은, 특정 연마 프로세스에 관한 입력 정보(예컨대, 연마 프로세스로 수집된 이전 실험 데이터), 또는 팹의 기판 추적 시스템으로부터의 정보에 기반하여 선택될 수 있다.
도 1은, 반도체 제조 설비(12)의 구성요소들을 예시한다. 설비(12)는, 하나 이상의 반도체 처리 툴, 예컨대, 증착 시스템, 식각 시스템, 연마 시스템 등을 포함할 수 있다. 예컨대, 설비는 하나 이상의 연마 시스템(20)을 포함할 수 있다. 각각의 연마 시스템(20)은, 하나 이상의 연마 스테이션(20a), 및 연마될 기판들을 연마 시스템(20) 안팎으로 이송하기 위한 이송 스테이션(20b)을 포함할 수 있다. 각각의 연마 스테이션(20a)은, 인-시튜 모니터링 시스템(70)(도 2 참조), 예컨대, 분광 모니터링 시스템을 포함한다.
설비(12)는 또한, 기판의 관심 특성, 예컨대, 기판 상의 층의 두께의 정확한 측정들을 생성할 수 있는 인-라인 또는 독립형 계측 시스템을 포함할 수 있다. 기판 특성의 이러한 정확한 측정은 "실측 정보 측정치"로 지칭될 수 있다. 실측 정보 측정치를 생성하는 데 사용될 수 있는 시스템들의 예들은, 4점 탐침, 타원계측 센서, 또는 투과 전자 현미경을 포함한다. 인-라인 또는 독립형 계측 시스템(14)은 또한, 다른 측정들, 예컨대, 기판 상의 하나 이상의 스폿의 스펙트럼 측정들 또는 기판의 이미지들을 생성할 수 있다. 일부 구현들에서, 계측 시스템(14)은 기판의 물리적 특성에 대한 값을 생성하는 것이 아니라, 처리 동작, 예컨대 연마 동작을 통한 진행의 정도를 표현하는 값을 생성한다.
계측 시스템(14)은, 처리 툴, 예컨대 연마 시스템(20)에 의해 처리되기 전에 그리고/또는 그 후에 기판을 측정하는 데 사용될 수 있다. 예컨대, 계측 시스템(14)은, 연마 시스템(20)에서의 기판의 연마 전에 그리고 그 후에 기판 상의 층의 두께의 측정들을 생성하는 데 사용될 수 있다. 이는, 기판의 연마-전 두께 및 연마-후 두께의 실측 정보 측정치를 제공할 수 있다.
설비(12)는 또한, 기판에 대한 식별 정보, 예컨대, 기판에 대한 id 번호 및 기판을 유지하는 카세트에 대한 id 번호를 추적하는 기판 추적 시스템(16)을 포함할 수 있다. 기판 추적 시스템은 또한, 기판의 최종 목적의 표시, 예컨대 제조되는 디바이스의 유형, 및/또는 기판의 처리 이력, 예컨대, 제조의 단계들 중 하나 이상에서 사용된 처리 파라미터들을 저장할 수 있다. 기판 추적 시스템(16)은, 예컨대 하나 이상의 데이터베이스를 사용하여 하나 이상의 컴퓨터 상에서 실행되는 소프트웨어로 구현될 수 있다.
기판 추적 시스템(16)은 또한, 기판의 하나 이상의 물리적 파라미터에 대한 하나 이상의 의도된 값 또는 기판 상에서 수행될 프로세스를 저장할 수 있다. 예컨대, 기판 추적 시스템(16)은, 기판의 패턴 밀도, 기판에 대한 시작 단계 높이, 기판에 대한 임계 단계 높이(제거율이 둔화되기 시작하는 단계 높이), 또는 연마 동작에 대한 프로세스 선택도(상이한 물질들에 대한 제거율들의 비) 중 하나 이상을 저장할 수 있다.
설비(12)는 또한 알고리즘 생성 플랫폼(18)을 포함할 수 있으며, 이는 아래에서 더 상세히 논의될 것이다. 알고리즘 생성 플랫폼은, 기계 학습 시스템을 훈련시키기 위한, 하나 이상의 컴퓨터 상에서 실행되는 소프트웨어를 포함한다. 시스템의 훈련은, 기계 학습 모델의 인스턴스화를 생성한다. 기계 학습 모델의 인스턴스화, 예컨대, 하이퍼파라미터 값들은, 처리 시스템에 대한 프로세스 제어기, 예컨대, 연마 시스템(20)에 대한 제어기(90)에 전달될 수 있다. 하이퍼파라미터 값들은, 기계 학습 모델, 예컨대, 신경망이 콘볼루션인지 완전 연결인지, 신경망 내의 노드들의 은닉 계층들의 수, 스펙트럼들이 감소되어야 하는 차원 수, 또는 훈련 메트릭을 표시할 수 있다.
처리 툴은, 훈련된 모델을 사용하여, 인-시튜 모니터링 시스템에 의한 측정들에 기반하여 특성 값을 생성할 수 있다. 이어서, 이러한 특성 값들은, 처리 시스템의 동작을 제어하는 데 사용될 수 있는데, 예컨대, 처리를 중단하거나 처리 파라미터를 조정하여 개선된 처리 균일성을 제공하는 데 사용될 수 있다. 예컨대, 연마 시스템은, 훈련된 모델을 사용하여, 인-시튜 모니터링 시스템으로부터의 스펙트럼을 두께 값으로 변환할 수 있으며, 두께 값은, 연마 종료점을 검출하거나 캐리어 헤드에서의 압력에 대한 조정을 결정하는 데 사용될 수 있다.
단일 설비의 일부로서 예시되지만, 계측 시스템(14), 기판 추적 시스템(16), 및 알고리즘 생성 플랫폼(18)은 서로 또는 처리 툴과 동일한 물리적 위치에 있을 필요는 없다. 게다가, 기판 추적 시스템(16) 및 알고리즘 생성 플랫폼(18)은 클라우드 컴퓨팅 기법들로 구현될 수 있다.
도 2는, 연마 시스템(20)의 연마 스테이션의 예를 예시한다. 연마 시스템(20)은, 상부에 연마 패드(30)가 위치하는 회전가능한 디스크-형상 플래튼(22)을 포함할 수 있다. 플래튼은 축(23)을 중심으로 회전하도록 동작가능하다. 예컨대, 모터(24)는, 구동 샤프트(26)를 회전시켜 플래튼(22)을 회전시킬 수 있다. 연마 패드(30)는, 예컨대, 접착제의 층에 의해, 플래튼(22)에 분리가능하게 고정될 수 있다. 연마 패드(30)는, 외측 연마 층(32) 및 더 연질의 후면 층(34)을 갖는 2층 연마 패드일 수 있다.
연마 시스템(20)은, 연마 슬러리와 같은 연마 액체(42)를 연마 패드(30) 상에 분배하기 위한 연마 액체 공급 포트(40)를 포함할 수 있다. 연마 시스템(20)은 또한, 연마 패드(30)를 마모시켜 연마 패드(30)를 일관된 연마용 상태로 유지시키기 위한 연마 패드 컨디셔너를 포함할 수 있다.
캐리어 헤드(50)는, 연마 패드(30)에 맞닿게 기판(10)을 유지하도록 동작가능하다. 각각의 캐리어 헤드(50)는 또한, 기판(10) 상의 연관된 구역들에 독립적으로 제어가능한 가압들을 적용할 수 있는 복수의 독립적으로 제어가능한 가압가능 챔버들, 예컨대 3개의 챔버(52a-52c)를 포함한다. 중앙 구역은 실질적으로 원형일 수 있고, 나머지 구역들은 중앙 구역 주위의 동심 환형 구역들일 수 있다.
챔버들(52a-52c)은, 기판(10)이 장착되는 최하부 표면을 갖는 가요성 멤브레인(54)에 의해 정의될 수 있다. 캐리어 헤드(50)는 또한, 가요성 멤브레인(54) 아래에 기판(10)을 유지하기 위한 유지 링(56)을 포함할 수 있다. 예시의 용이성을 위해 3개의 챔버만이 도 2에 예시되지만, 2개의 챔버, 또는 4개 이상의 챔버, 예컨대 5개의 챔버가 존재할 수 있다. 게다가, 기판에 가해지는 압력을 조정하기 위한 다른 메커니즘들, 예컨대, 압전 액추에이터들이 캐리어 헤드(50)에서 사용될 수 있다.
각각의 캐리어 헤드(50)는 지지 구조(60), 예컨대, 캐러셀 또는 트랙으로부터 매달리며, 구동 샤프트(62)에 의해 캐리어 헤드 회전 모터(64)에 연결됨으로써 캐리어 헤드가 축(51)을 중심으로 회전할 수 있다. 임의적으로, 각각의 캐리어 헤드(50)는, 예컨대, 트랙 상의 또는 트랙을 따른 움직임에 의해 캐러셀 상의 슬라이더들 상에서 측방향으로 진동하거나 또는 캐러셀 그 자체의 회전 진동에 의해 측방향으로 진동할 수 있다. 동작 시, 플래튼(22)은 자신의 중심 축(23)을 중심으로 회전되고, 캐리어 헤드(50)는, 자신의 중심 축(51)을 중심으로 회전되고 연마 패드(30)의 최상부 표면에 걸쳐 측방향으로 병진이동된다.
연마 시스템은 또한 인-시튜 모니터링 시스템(70)을 포함하며, 이는, 구역들(12a-12c) 중 하나 이상의 구역의 연마율을 제어하기 위해 연마 파라미터들, 예컨대 챔버들(52a-52c) 중 하나 이상에서 가해지는 압력을 제어하는 데 사용될 수 있다. 인-시튜 모니터링 시스템(70)은, 구역들(12a-12c) 각각에서 연마되는 층의 두께를 표시하는 신호를 생성한다. 인-시튜 모니터링 시스템은 광학 모니터링 시스템, 예컨대 분광 모니터링 시스템일 수 있다.
광학 모니터링 시스템(70)은, 광원(72), 광 검출기(74), 및 회로(76)를 포함할 수 있으며, 회로(76)는, 제어기(90), 예컨대 컴퓨터와 광원(72) 및 광 검출기(74) 사이에서 신호들을 전송 및 수신하기 위한 것이다. 광원(72)으로부터의 광을 연마 패드(30)의 윈도우(36)로 송신하기 위해 그리고 기판(10)에서 반사된 광을 검출기(74)로 송신하기 위해 하나 이상의 광섬유가 사용될 수 있다. 예컨대, 광원(62)으로부터의 광을 기판(10)으로 그리고 다시 검출기(74)로 송신하기 위해 분기된 광섬유(78)가 사용될 수 있다. 분광 시스템으로서는, 광원(72)은 백색광을 방출하도록 동작가능할 수 있고, 검출기(74)는 분광계일 수 있다.
회로(76)의 출력은, 구동 샤프트(26)의 회전식 커플러(28), 예컨대 슬립 링을 통해 제어기(90)로 전달되는 디지털 전자 신호일 수 있다. 대안적으로, 회로(76)는 무선 신호에 의해 제어기(90)와 통신할 수 있다. 제어기(90)는, 마이크로프로세서, 메모리 및 입력/출력 회로를 포함하는 컴퓨팅 디바이스, 예컨대, 프로그래밍가능 컴퓨터일 수 있다. 단일 블록으로 예시되지만, 제어기(90)는 다수의 컴퓨터들에 걸쳐 분산된 기능들을 갖는 망형 시스템일 수 있다.
일부 구현들에서, 인-시튜 모니터링 시스템(70)은, 플래튼(22)에 설치되어 그와 함께 회전하는 센서(80)를 포함한다. 예컨대, 센서(80)는, 광섬유(78)의 단부일 수 있다. 플래튼(22)의 움직임은 센서(80)가 기판에 걸쳐 스캐닝하는 것을 야기할 것이다. 플래튼의 회전으로 인해, 센서(80)가 캐리어 헤드 아래에서 이동함에 따라, 인-시튜 모니터링 시스템은 샘플링 주파수에서 측정들을 행하고, 그 결과로서, 기판(10)을 가로지르는 원호의 위치들(14)에서 측정들이 취해진다.
플래튼의 한 번의 회전에 걸쳐, 기판(10)의 상이한 위치들로부터 스펙트럼들이 획득된다. 특히, 일부 스펙트럼들은 기판(10)의 중심에 더 가까운 위치들로부터 획득될 수 있고, 일부는 가장자리에 더 가까운 위치들로부터 획득될 수 있다. 제어기(90)는, 타이밍, 모터 인코더 정보, 플래튼 회전 또는 위치 센서 데이터, 및/또는 기판 및/또는 유지 링의 가장자리의 광학 검출에 기반하여 스캔으로부터 각각의 측정에 대한 (기판(10)의 중심에 대한) 반경방향 위치를 계산하도록 구성될 수 있다. 따라서, 제어기는 다양한 측정들을 다양한 구역들과 연관시킬 수 있다. 일부 구현들에서, 측정 시간이 반경방향 위치의 정확한 계산을 대신하여 사용될 수 있다.
제어기(90)는, 인-시튜 모니터링 시스템으로부터의 신호에 기반하여 기판의 각각의 구역에 대한 특성화 값을 도출할 수 있다. 특히, 연마가 진행됨에 따라, 제어기(90)는 특성화 값들의 시간에 걸친 시퀀스를 생성한다. 제어기(90)는, 기판(10) 아래에서의 센서의 각각의 스캔에 대해 각각의 구역에 대한 적어도 하나의 특성화 값을 생성하거나, 예컨대, 기판에 걸쳐 센서를 스캐닝하지 않는 연마 시스템들의 경우, 측정 주파수(샘플링 주파수와 동일할 필요는 없음)에서 각각의 구역에 대한 특성화 값을 생성할 수 있다. 일부 구현들에서, 스캔마다 단일 특성화 값이 생성되는데, 예컨대, 다수의 측정들이 조합되어 특성화 값을 생성할 수 있다. 일부 구현들에서, 각각의 측정이 사용되어 특성화 값을 생성한다.
특성화 값은 전형적으로 외측 층의 두께이지만, 제거된 두께와 같은 관련된 특성일 수 있다. 게다가, 특성화 값은, 연마 프로세스를 통한 기판의 진행의 더 일반적인 표현, 예컨대, 미리 결정된 진행을 따르는 연마 프로세스에서 측정이 관측될 것으로 예상될 플래튼 회전 수 또는 시간을 표현하는 색인 값일 수 있다.
제어기(90)는, 특성화 값들을 생성하기 위해, 기계 학습 시스템에 의해 생성되는 모델의 인스턴스화를 사용할 수 있다.
인-시튜 분광 모니터링 시스템(70)과 제어기(90)의 조합은, 종료점 및/또는 연마 균일성 제어 시스템(100)을 제공할 수 있다. 즉, 제어기(90)는, 일련의 특성화 값들에 기반하여, 연마 프로세스 동안 연마 종료점을 검출하고 연마를 중단하고/거나 연마 압력들을 조정하여 연마 불균일성을 감소시킬 수 있다.
도 3은, 제어기(90)에 의해 구현될 수 있는 기능 블록들을 예시한다. 이러한 기능 블록들은, 차원 감소를 수행하기 위한 임의적 차원 감소 모듈(110), 기계 학습 시스템(신경망으로서 구현되는 것으로 도시됨)(120), 및 연마 프로세스를 조정하기 위한, 예컨대, 일련의 특성화 값들에 기반하여, 연마 프로세스 동안 연마 종료점을 검출하고 연마를 중단하고/거나 연마 압력들을 조정하여 연마 불균일성을 감소시키기 위한 프로세스 제어 시스템(130)을 포함할 수 있다. 위에 언급된 바와 같이, 이러한 기능 블록들은 다수의 컴퓨터들에 걸쳐 분산될 수 있다.
신경망(120)은, 각각의 주 구성요소에 대한 복수의 입력 노드들(122), 복수의 은닉 노드들(124)(아래에서 "중간 노드들"로 또한 지칭됨), 및 특성 값을 생성할 출력 노드(126)를 포함한다. 단일 계층의 은닉 노드들을 갖는 신경망에서, 각각의 은닉 노드(124)는 각각의 입력 노드(122)에 결합될 수 있고, 출력 노드(126)는 각각의 은닉 노드(220)에 결합될 수 있다.
일반적으로, 은닉 노드(124)는, 은닉 노드가 연결된 입력 노드들(122)로부터의 값들의 가중된 합의 비-선형 함수인 값을 출력한다.
예컨대, 노드 k로 지정된 은닉 노드(124)의 출력은 다음과 같이 표현될 수 있다:
Figure pct00001
여기서, tanh는 쌍곡선 탄젠트이고, akx는 k번째 중간 노드와 (M개의 입력 노드 중) x번째 입력 노드 사이의 연결에 대한 가중치이고, IM은 M번째 입력 노드에서의 값이다. 그러나, tanh 대신 다른 비-선형 함수들, 이를테면, 정류된 선형 유닛(ReLU) 함수 및 그의 변형들이 사용될 수 있다.
임의적 차원 감소 모듈(110)은, 측정된 스펙트럼을 더 제한된 수의 성분 값들, 예컨대, L개의 성분 값으로 감소시킬 수 있다. 신경망(120)은, 스펙트럼이 감소되는 각각의 구성요소에 대한 입력 노드(122)를 포함하며, 예컨대, 모듈(110)이 L개의 성분 값을 생성하는 경우, 신경망(120)은 적어도 입력 노드들 N1, N2, ..., NL을 포함할 것이다.
그러나, 신경망(120)은 임의적으로, 다른 데이터를 수신하기 위한 하나 이상의 다른 입력 노드(예컨대, 노드(122a))를 포함할 수 있다. 이러한 다른 데이터는, 인-시튜 모니터링 시스템에 의한 기판의 이전 측정, 예컨대 기판의 처리에서 조기에 수집된 스펙트럼들로부터의 것이거나, 이전 기판의 측정, 예컨대 다른 기판의 처리 동안 수집된 스펙트럼으로부터의 것이거나, 연마 시스템의 다른 센서, 예컨대 온도 센서에 의한 패드 또는 기판의 온도의 측정으로부터의 것이거나, 연마 시스템을 제어하는데 사용되는 제어기에 의해 저장된 연마 처리법, 예컨대 기판을 연마하기 위해 사용한 캐리어 헤드 압력 또는 플래튼 회전율과 같은 연마 파라미터로부터의 것이거나, 제어기에 의해 추적된 변수, 예컨대 패드가 변경된 이후 기판들의 수로부터의 것이거나, 또는 연마 시스템의 일부가 아닌 센서, 예컨대 계측 스테이션에 의한 하부 막들의 두께 측정으로부터의 것일 수 있다. 이는, 신경망(120)이 특성화 값의 계산에서 이러한 다른 처리 또는 환경 변수들을 고려하는 것을 허용한다.
예컨대 디바이스 웨이퍼들에 사용되기 전에, 기계 학습 시스템(112)은 구성될 필요가 있다.
차원 감소 모듈(110)에 대한 구성 절차의 일부로서, 제어기(90)는, 복수의 기준 스펙트럼들, 및 복수의 기준 스펙트럼들의 각각의 기준 스펙트럼과 연관된 특성화 값, 예컨대 두께를 수신할 수 있다. 예컨대, 기준 스펙트럼들은, 하나 이상의 테스트 기판 상의 특정 위치들에서 측정될 수 있다. 게다가, 특정 위치들에서의 두께의 측정들은 계측 장비, 예컨대, 접촉 프로필로미터(profilometer) 또는 타원계측기(ellipsometer)로 수행될 수 있다. 따라서, 두께 측정은, 기판 상의 동일한 위치로부터의 기준 스펙트럼과 연관될 수 있다. 복수의 기준 스펙트럼들은, 예컨대, 5개 내지 10개의 기준 스펙트럼을 포함할 수 있다.
도 4는, 데이터를 수집하고 모델들을 생성하기 위한 플랫폼의 아키텍처를 예시한다. 주요 구성요소들은, 팹 툴들, 알고리즘 생성 플랫폼, 및 사용자 인터페이스를 포함한다.
팹 툴들은, 처리 시스템, 예컨대 화학적 기계적 연마기(20)를 포함한다. 처리 시스템은 다양한 제어 파라미터들에 의해 제어된다. 시간 함수로서 제어 파라미터들을 설정하기 위한 데이터가 "처리법(recipe)"으로 지칭될 수 있다. 예컨대, 연마 시스템에서, 제어 파라미터들은, 캐리어 헤드의 다양한 챔버들에서의 연마 압력뿐만 아니라, 캐리어 헤드 회전율, 플래튼 회전율, 슬러리 분배율, 캐리어 헤드 스윕, 슬러리 조성 등과 같은 다른 파라미터들을 표시하는 처리법에서 설정될 수 있다. 이러한 제어 파라미터들 중 임의의 것이 시간 함수로서 특정될 수 있다.
팹 툴들은 또한 인-시튜 모니터링 시스템(70)을 포함하지만, 모니터링 시스템은, 처리 시스템 그 자체(가상 박스로 도시됨)의 일부로 간주될 수 있다. 인-시튜 모니터링 시스템(70)은 위에 논의된 바와 같은 분광 모니터링 시스템일 수 있지만, 그 대신 또는 그에 부가하여, 와전류 모니터링, 모터 전류 또는 토크 모니터링, 카메라, 온도 센서들 등과 같은 다른 센서들이 사용될 수 있다.
팹 툴은 또한 프로세스 제어기, 예컨대 제어기(90)를 포함할 수 있지만, 프로세스 제어기는 처리 시스템 그 자체(또한 가상 박스로 도시됨)의 일부로 간주될 수 있다. 프로세스 제어기는 인-시튜 모니터링 시스템(70)으로부터 데이터를 수신하고 처리 시스템(20)을 제어한다. 이러한 제어는 일반적으로, 예컨대, 기판이 처리됨에 따라, 실시간으로 이루어질 수 있다. 예컨대, 프로세스 제어기(90)는, 처리를 중단할지 여부, 프로세스 제어 파라미터를 조정할지 여부, 또는 처리법의 새로운 스테이지를 시작할지 여부를 검출할 수 있다. 연마 파라미터를 조정하는 것은, 새로운 제어 파라미터 값들을 처리 시스템에 공급하는 것을 포함할 수 있다. 예컨대, 연마 시스템에서, 프로세스 제어 시스템은, 캐리어 헤드에 의해 가해지는 하나 이상의 압력을 조정할지 여부를 결정할 수 있으며, 조정된 값들은 처리 시스템에 전달될 수 있고, 처리 시스템은 이어서 조정된 프로세스를 구현하는데, 예컨대, 조정된 압력을 가한다.
프로세스 제어기(90)에 의해 사용되는 특정 알고리즘이 알고리즘 생성 플랫폼(18)으로부터 수신될 수 있다.
알고리즘 생성 플랫폼(18)은, 예컨대 서버 시스템 내의 하나 이상의 컴퓨터 상에서 실행되는 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 알고리즘 생성 플랫폼(18)은 3개의 주요 기능을 가질 수 있다.
첫째로, 알고리즘 생성 플랫폼(18)은, 다양한 팹 툴들로부터 데이터를 수신하고 그 데이터를 데이터 저장소(18a), 예컨대 데이터베이스에 저장하는 것을 담당한다. 수신된 데이터는, 인-시튜 모니터링 시스템으로부터의 신호(예컨대, 분광 모니터링 시스템에 의해 측정된 스펙트럼들의 시퀀스), 처리 시스템으로부터의 제어 파라미터들(예컨대, 연마 처리법), 팹 기판 추적 시스템으로부터의 기판 데이터(예컨대, 기판의 제조 이력 및/또는 제조되는 디바이스의 식별), 및 실측 정보 측정치, 및 임의적으로는, 계측 시스템으로부터의 다른 측정들을 포함할 수 있다.
특히, 알고리즘 생성 플랫폼(18)은, 복수의 훈련 데이터 세트들을 수신하고 데이터 저장소(18a)에 저장할 수 있다. 각각의 훈련 데이터 세트는 단일 기판 상의 단일 처리 동작에 대응할 수 있다. 기판은, 훈련을 위해 의도적으로 사용된 기판, 또는 집적 회로들의 일반적인 제조 과정에서 모니터링되고 시작 두께 값 및/또는 종료 두께 값이 계측 시스템에 의해 측정된 디바이스 기판일 수 있다.
예컨대, 연마 시스템(20)이 기판을 연마하고 계측 시스템(14)이 기판의 층 두께를 측정함에 따라 또는 그 후에, 데이터가 수집되어 훈련 데이터 세트를 형성할 수 있다. 수집된 데이터는, 연마 동안 측정된 스펙트럼들, 스펙트럼이 측정된 연마 동작에서의 시간("타임스탬프"), 및 계측 시스템에 의해 이루어진 실측 정보 측정(들)을 포함할 수 있다. 따라서, 각각의 훈련 데이터 세트는, 분광 모니터링 시스템에 의해 측정되는 바와 같은 복수의 훈련 스펙트럼들, 복수의 훈련 스펙트럼들로부터의 각각의 훈련 스펙트럼에 대한 타임스탬프, 및 복수의 훈련 스펙트럼들에 대한 시작 두께 값 및/또는 종료 두께 값을 포함할 수 있다.
다수의 훈련 데이터 세트들이 전형적으로 단일 처리 시스템으로부터, 예컨대 단일 연마 시스템으로부터 수집될 것이다. 훈련 데이터가 수집되는 이러한 처리 시스템은, 제어 알고리즘이 생성될 처리 시스템과 동일한 처리 시스템일 수 있지만 그러할 필요는 없다. 일부 구현들에서, 다수의 처리 시스템들 각각, 예컨대 다수의 연마 시스템들(20) 각각으로부터 다수의 훈련 데이터 세트들이 수집된다.
둘째로, 알고리즘 생성 플랫폼(18)은, 사용자, 예컨대 반도체 제조 설비(12)의 작업자가 아래에 논의된 다양한 옵션들을 선택하는 것을 허용하는 사용자 인터페이스를 생성할 수 있다. 사용자 인터페이스는, 예컨대, 웹 서버(18b)를 통해 생성될 수 있다. 유사하게, 사용자는, 웹 브라우저를 통해 사용자 인터페이스에 액세스할 수 있다. 웹 브라우저는 웹 서버(18b)와 동일한 컴퓨터 또는 그와 상이한 컴퓨터 상에 있을 수 있다.
셋째로, 알고리즘 생성 플랫폼(18)은 알고리즘 생성 엔진(18c)을 포함한다. 알고리즘 생성 엔진(18c)은, 기계 학습 모델 구축자 애플리케이션(18d), 물리적 프로세스 모델 구축자 애플리케이션(18e), 및 모델 훈련 애플리케이션(18f)을 포함하는 몇몇 하위 구성요소들을 포함한다.
모델 구축자 애플리케이션(18d)은, 사용자가 기계 학습 시스템들의 다양한 모델들을 구축하는 것을 허용한다. 예컨대, 모델 구축자는, 사용자가 신경망의 은닉 노드들의 다수의 열들을 선택하거나, 신경망의 특정 노드들 사이의 연결들 또는 연결들의 결여를 특정하고, 신경망에 의해 사용되는 비-선형 함수를 특정하는 등을 선택하는 것을 허용할 수 있다. 이는, 사용자가, 사용자에 의해 수행되는 프로세스들에 특정한 다양한 모델들을 구성하는 것을 허용한다.
더 상세하게, 기계 학습 모델 구축자(18d)는, 다수의 유형들의 기계 학습 모델들을 생성하도록 구성된다. 상이한 유형들의 기계 학습 모델들은 신경망들뿐만 아니라 신경망을 사용하지 않는 기계 학습 모델들(예컨대, 랜덤 포레스트(random forest)들, 그래디언트 부스트형 트리(gradient boosted tree)들, 서포트 벡터 기계들 등)을 포함할 수 있다. 상이한 유형들의 기계 학습 모델들은 또한 상이한 신경망 구성들, 예컨대, 콘볼루션 신경망 대 완전 연결 신경망을 포함할 수 있다.
기계 학습 모델 구축자(18d)는, 예컨대 사용자 인터페이스를 통해, 반도체 제조 설비의 작업자로부터 기계 학습 모델의 선택을 수신할 수 있다. 예컨대, 웹 서버(18b)는, 다수의 유형들의 기계 학습 모델들을 열거하고 작업자가 다수의 유형들의 기계 학습 모델들 중 하나를 선택하는 것을 허용하는 그래픽 제어 요소, 예컨대, 드롭-다운 메뉴, 체크박스, 자동 완성 검색 박스 등을 포함하는 웹 페이지를 생성할 수 있다.
기계 학습 모델 구축자(18d)는 또한, 예컨대 사용자 인터페이스를 통해, 반도체 제조 설비의 작업자로부터 하나 이상의 하이퍼파라미터 값을 수신할 수 있다. 하이퍼파라미터(들)는 기계 학습 모델의 구성을 설정하는 파라미터들이고, 기계 학습 모델의 유형에 의존할 것이다. 신경망 내의 은닉 계층들의 수가 신경망에 대한 하이퍼파라미터의 예이다. 다른 예들은, 노드들의 드롭아웃의 백분율, 초기화 가중치, 및 활성화 함수를 포함한다. 또한, 웹 서버(18b)는, 작업자가 각각의 하이퍼파라미터에 대한 값을 입력하거나 선택하는 것을 허용하는 그래픽 제어 요소, 예컨대, 드롭-다운 메뉴, 체크박스, 자동 완성 검색 박스 등을 포함하는 웹 페이지를 생성할 수 있다.
일단 기계 학습 모델 구축자(18d)가 기계 학습 모델의 유형의 선택, 및 필요한 경우, 임의의 하이퍼파라미터 값들을 수신하면, 기계 학습 모델 구축자(18d)는 기계 학습 모델의 인스턴스를 생성할 수 있다. 이 시점에, 기계 학습 모델은 훈련되지 않았으며, 따라서, 특성 값들의 실제 계산에 유용하지 않다.
위에 언급된 바와 같이, 물리적 프로세스 모델은 처리 시간의 함수로서 특성화 값들을 생성하는 데 사용될 수 있지만, 이러한 특성화 값들은 스펙트럼들과 연관될 수 있고, 이는, 스펙트럼들(특성화 값들을 가짐)이 훈련 데이터로서 사용되는 것을 허용한다.
물리적 프로세스 기계 학습 모델 구축자(18d)는, 다수의 유형들의 물리적 프로세스 모델들을 생성하도록 구성된다. 각각의 물리적 프로세스 모델 유형은, 상이한 시간 함수 및/또는 상이한 물리적 프로세스 파라미터로서 두께 값들을 생성하기 위한 함수를 제공한다. 상이한 유형들의 물리적 프로세스 모델들은, (1) 예컨대, 선형 또는 비-선형인, 프로세스 모델의 기본 함수, (2) 프로세스 모델의 출력이 타임스탬프 및 시작 및/또는 종료 값들 이외의 물리적 프로세스 변수들에 의존하는지 여부, 및 (3) 다른 물리적 프로세스 변수들이 물리적 프로세스 모델에서 사용되는 방식에 기반하여 구별될 수 있다.
예컨대, 간단한 물리적 프로세스 모델의 일 유형은, 시퀀스의 처음 및 마지막 스펙트럼들의 시간들에 대한 훈련 스펙트럼의 시간에 기반한, 시작 값과 종료 값 사이의 선형 보간에 의한 훈련 스펙트럼에 대한 두께 값의 생성일 수 있다. 이는, 다른 변수들에 의존함이 없이 이루어질 수 있다.
다른 예로서, 물리적 프로세스 모델의 다른 유형은, 예컨대 다른 변수들에 의존함이 없는, 사전 설정된 비-선형 시간 함수에 기반한 두께 값의 보간일 수 있다.
다른 예로서, 물리적 프로세스 모델의 또 다른 유형은, 타임스탬프, 시작 및/또는 종료 값들, 및 다양한 물리적 프로세스 파라미터들, 예컨대, 프로세스가 스톱-온-필름인지 여부, 프로세스 선택도, 프로세스 개시 시간, 기판 상의 패턴 밀도에 의존하는 함수를 사용하는 것일 수 있다. 다양한 물리적 프로세스 모델들이 관련 기술분야에 알려져 있다.
물리적 프로세스 모델 구축자(18e)는, 예컨대 사용자 인터페이스를 통해, 반도체 제조 설비의 작업자로부터 물리적 프로세스 모델의 유형의 선택을 수신할 수 있다. 예컨대, 웹 서버(18b)는, 다수의 유형들의 물리적 프로세스 모델들을 열거하고 작업자가 다수의 유형들의 물리적 프로세스 모델들 중 하나를 선택하는 것을 허용하는 그래픽 제어 요소, 예컨대, 드롭-다운 메뉴, 체크박스, 자동 완성 검색 박스 등을 포함하는 웹 페이지를 생성할 수 있다.
도 4가 기계 학습 모델 및 물리적 프로세스 모델의 선택을 위한 별개의 제어 요소들을 예시하지만, 이미 쌍을 이루고 있는 기계 학습 모델과 물리적 프로세스 모델의 동시적인 선택을 위한 단일 제어 요소, 예컨대 드롭-다운 메뉴가 존재할 수 있다.
물리적 프로세스 모델 구축자(18e)는 또한, 예컨대 사용자 인터페이스를 통해, 반도체 제조 설비의 작업자로부터 하나 이상의 물리적 프로세스 파라미터 값을 수신할 수 있다. 또한, 연마 동작의 경우, 물리적 프로세스 파라미터들의 예들은, 프로세스 선택도, 프로세스 개시 시간, 기판 상의 패턴 밀도를 포함한다. 또한, 웹 서버(18b)는, 작업자가 각각의 물리적 프로세스 파라미터에 대한 값을 입력하거나 선택하는 것을 허용하는 그래픽 제어 요소, 예컨대, 드롭-다운 메뉴, 체크박스, 자동 완성 검색 박스 등을 포함하는 웹 페이지를 생성할 수 있다.
모델 훈련자 애플리케이션(18f)은, 모델의 특정 인스턴스화의 훈련에 어느 데이터가 사용될 것인지를 작업자가 선택하는 것을 허용한다. 예컨대, 분광 측정 시스템이 사용될 것이라고 가정하면, 사용자는, 훈련을 위해 어느 기판들이 사용될 것인지로부터 스펙트럼들을, 그리고 그 스펙트럼들과 연관된 실측 정보 측정들을 선택할 수 있다.
데이터 저장소(18a)가 다수의 훈련 데이터 세트들을 저장한다고 가정하면, 모델 훈련자 애플리케이션(18f)은, 예컨대 사용자 인터페이스를 통해, 반도체 제조 설비의 작업자로부터 훈련 데이터 세트들 중 하나 이상의 훈련 데이터 세트의 선택을 수신할 수 있다. 예컨대, 웹 서버(18b)는, 데이터 세트들을 열거하고 작업자가 데이터 세트들 중 하나 이상을 선택하는 것을 허용하는 그래픽 제어 요소, 예컨대, 드롭-다운 메뉴, 체크박스, 자동 완성 검색 박스 등을 포함하는 웹 페이지를 생성할 수 있다.
일단 물리적 프로세스 모델 구축자(18d)가 물리적 프로세스 모델의 유형의 선택, 및 필요한 경우, 임의의 프로세스 파라미터 값들을 수신하면, 물리적 프로세스 모델 구축자(18d)는, 아직 특성 값을 갖고 있지 않은 각각의 훈련 스펙트럼에 대한 특성 값, 예컨대 두께 값을 계산할 수 있다. 즉, 다양한 값들, 예컨대, 훈련 스펙트럼의 타임스탬프, 시작 값, 및 종료 값이 물리적 프로세스 모델에 공급되며, 물리적 프로세스 모델은 그 훈련 스펙트럼에 대한 특성 값을 계산한다.
일단 물리적 프로세스 모델의 인스턴스가 생성되었으면, 물리적 프로세스 모델은, 아직 특성화 값을 갖고 있지 않은 훈련 데이터의 각각의 훈련 스펙트럼에 대한 특성 값, 예컨대 두께 값을 생성하는 데 사용될 수 있다. 훈련은, 종래의 기법들을 사용하여 모델 훈련자 애플리케이션(18f)에 의해 수행될 수 있다. 예컨대, 신경망의 경우, 훈련은, 물리적 프로세스 모델에 의해 생성된 측정들의 시퀀스 및 특성 값들을 사용하여 역전파에 의해 수행될 수 있다. 예컨대, 신경망의 훈련은, 연마 프로세스 모델에 의해 생성된 스펙트럼들의 시퀀스 및 특성 값들, 예컨대 두께 값들을 사용하여 역전파에 의해 수행될 수 있다.
일단 훈련이 수행되었으면, 기계 학습 모델의 훈련된 인스턴스화가 프로세스 제어 시스템에 전달될 수 있으며, 이어서, 프로세스 제어 시스템은, 위에 설명된 바와 같은 훈련된 기계 학습 모델을 사용할 수 있다.
예컨대, 연마 시스템에서의 기판의 연마 동안, 기판은, 연마되는 기판의 복수의 측정된 스펙트럼들을 생성하도록 인-시튜 분광 모니터링 시스템으로 모니터링될 수 있다. 복수의 측정된 스펙트럼들은 복수의 특성화 값들, 예컨대 두께 측정들을 생성하기 위해, 훈련된 기계 학습 모델에 전달되며, 복수의 특성화 값들에 기반하여 연마 시스템의 적어도 하나의 처리 파라미터가 제어된다.
특히, 알고리즘 생성 플랫폼은 다수의 유형들의 기계 학습 모델들(예컨대, 위에 설명된 바와 같은 상이한 아키텍처들로 구촉된 모델들)의 인스턴스화들을 포함할 수 있으며, 인스턴스화들은 동일하거나 상이한 데이터 세트에 의해 훈련된다. 알고리즘 생성 플랫폼은 또한 동일한 기계 학습 모델의 다수의 인스턴스화들을 포함할 수 있으며, 각각의 인스턴스화는 상이한 데이터 세트에 의해 훈련된다.
일부 구현들에서, 사용자는, 어느 훈련된 모델 인스턴스화를 프로세스 제어 시스템에 로딩할 것인지를 선택한다. 일부 구현들에서, 알고리즘 생성기는, 팹 툴로부터 데이터를 수신하고 그 데이터에 기반하여 모델 인스턴스화를 선택할 수 있다. 예컨대, 알고리즘 생성기는, 카세트 내의 기판들이 특정 디바이스의 제조에 사용되고 있다는 데이터를 기판 추적 시스템으로부터 수신할 수 있다. 그 때, 알고리즘 생성기는, 그 디바이스와 연관된 모델 인스턴스화를 선택하고 그 모델 인스턴스화를 프로세스 제어 시스템에 전달할 수 있다.
본 명세서에 설명된 본 발명의 실시예들 및 모든 기능 동작들은, 디지털 전자 회로로, 또는 본 명세서에 개시된 구조적 수단 및 그의 구조적 등가물들을 포함하는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어, 또는 하드웨어에서, 또는 그들의 조합들로 구현될 수 있다. 본 발명의 실시예들은, 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품, 즉, 데이터 처리 장치, 예컨대, 프로그래밍가능 프로세서, 컴퓨터, 또는 다수의 프로세서들 또는 컴퓨터들에 의한 실행을 위한, 또는 그 동작을 제어하기 위한, 기계 판독가능 저장 매체에 유형으로 구현된 하나 이상의 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 또는 코드로 또한 알려져 있음)은, 컴파일 또는 해석되는 언어들을 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있고, 이는 독립형 프로그램 또는 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하는 임의의 형태로 배포될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 반드시 파일에 대응하지는 않는다. 프로그램은 다른 프로그램들 또는 데이터를 보유하는 파일의 일부분에, 해당 프로그램에 전용인 단일 파일에, 또는 다수의 조직화된 파일들(예컨대, 하나 이상의 모듈, 서브 프로그램, 또는 코드의 부분을 저장하는 파일들)에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 위치에 있거나 다수의 위치들에 걸쳐 분산되어 통신망에 의해 상호연결되는 다수의 컴퓨터들 상에서 실행되거나 또는 하나의 컴퓨터 상에서 실행되도록 배치될 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 프로세스들 및 논리 흐름들은, 입력 데이터에 대해 동작하여 출력을 생성함으로써 기능들을 수행하기 위해 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 프로그래밍가능 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 프로세스들 및 논리 흐름들은 또한, 특수 목적 논리 회로, 예컨대, 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이(FPGA) 또는 주문형 집적 회로(ASIC)에 의해 수행될 수 있고, 장치가 또한 그들로서 구현될 수 있다.
위에 설명된 연마 시스템 및 방법들은 다양한 연마 시스템들에서 적용될 수 있다. 연마 패드 또는 캐리어 헤드들 중 어느 하나 또는 둘 모두는, 연마 표면과 기판 간의 상대적인 움직임을 제공하기 위해 이동할 수 있다. 예컨대, 플래튼은 회전하기 보다는 선회할 수 있다. 연마 패드는 플래튼에 고정된 원형(또는 일부 다른 형상)의 패드일 수 있다. 연마 시스템은, 예컨대, 연마 패드가 선형으로 이동하는 연속적인 또는 릴-루-릴 벨트인 선형 연마 시스템일 수 있다. 연마 층은 표준(예컨대, 충전재들이 있거나 없는 폴리우레탄) 연마 물질, 연질 물질, 또는 고정식-연마 물질일 수 있다. 상대적인 위치결정 용어들은 구성요소들의 상대적인 배향 또는 위치결정에 사용되며, 연마 표면 및 기판은 중력에 대해 수직 배향으로 또는 일부 다른 배향으로 유지될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
위의 설명이 화학적 기계적 연마에 초점을 두었지만, 제어 시스템은, 다른 반도체 처리 기법들, 예컨대, 식각 또는 증착, 예컨대 화학 기상 증착에 적응될 수 있다. 게다가, 기법은, 인-시튜 모니터링이 아닌 인-라인 또는 독립형 계측 시스템에 적용될 수 있다.
본 발명의 특정 실시예들이 설명되었다. 다른 실시예들이 다음의 청구항들의 범위 내에 있다.

Claims (20)

  1. 기판 처리 시스템을 동작시키는 방법으로서,
    복수의 훈련 데이터 세트들을 수신하는 단계 ― 각각의 훈련 데이터 세트는, 복수의 훈련 스펙트럼들, 상기 복수의 훈련 스펙트럼들로부터의 각각의 훈련 스펙트럼에 대한 타임스탬프, 및 상기 복수의 훈련 스펙트럼들에 대한 시작 특성화 값 및/또는 종료 특성화 값을 포함함 ―;
    복수의 기계 학습 모델들을 저장하는 단계 ― 각각의 기계 학습 모델은 적어도 하나의 상이한 하이퍼파라미터를 제공함 ―;
    복수의 물리적 프로세스 모델들을 저장하는 단계 ― 각각의 물리적 프로세스 모델은, 상이한 시간 함수 및/또는 상이한 물리적 프로세스 파라미터로서 특성화 값들을 생성하기 위한 상이한 함수를 제공함 ―;
    선택된 기계 학습 모델과 선택된 물리적 프로세스 모델의 조합을 제공하기 위해, 상기 복수의 기계 학습 모델들로부터의 기계 학습 모델의 선택 및 상기 복수의 물리적 프로세스 모델들로부터의 물리적 프로세스 모델의 선택을 수신하는 단계;
    상기 선택된 기계 학습 모델에 대한 적어도 하나의 하이퍼파라미터 값, 및 상기 선택된 물리적 프로세스 모델에 대한 적어도 하나의 물리적 파라미터 값을 수신하는 단계;
    상기 선택된 기계 학습 모델 및 상기 적어도 하나의 하이퍼파라미터 값에 따라, 구현된 기계 학습 모델을 생성하는 단계;
    상기 각각의 훈련 데이터 세트에서의 상기 각각의 훈련 스펙트럼에 대해, 훈련 스펙트럼에 대한 상기 타임스탬프, 훈련 데이터 세트에 대한 상기 시작 특성화 값 및/또는 종료 특성화 값, 물리적 파라미터 값, 및 상기 선택된 물리적 프로세스 모델에 기반하여 특성화 값을 계산함으로써 복수의 훈련 특성화 값들을 생성하는 단계 ― 각각의 훈련 특성화 값은 상기 복수의 훈련 스펙트럼들 중 하나와 연관됨 ―;
    훈련된 기계 학습 모델을 생성하기 위해, 상기 복수의 훈련 특성화 값들 및 상기 복수의 훈련 스펙트럼들을 사용하여 상기 구현된 기계 학습 모델을 훈련시키는 단계; 및
    상기 훈련된 기계 학습 모델을 상기 기판 처리 시스템의 처리 제어 시스템에 전달하는 단계를 포함하는, 기판 처리 시스템을 동작시키는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 기판 처리 시스템은 화학적 기계적 연마 시스템을 포함하는, 기판 처리 시스템을 동작시키는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 연마 시스템에서 기판을 연마하는 단계;
    상기 기판의 연마 동안, 복수의 측정된 스펙트럼들을 생성하기 위해 인-시튜 분광 모니터링 시스템으로 상기 기판을 모니터링하는 단계;
    복수의 특성화 값들을 생성하기 위해, 상기 복수의 측정된 스펙트럼들을 상기 훈련된 기계 학습 모델에 전달하는 단계; 및
    상기 복수의 특성화 값들에 기반하여 상기 연마 시스템의 적어도 하나의 처리 파라미터를 제어하는 단계를 더 포함하는, 기판 처리 시스템을 동작시키는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 처리 파라미터를 제어하는 단계는, 연마를 중단하는 단계 및/또는 캐리어 헤드 압력을 조정하는 단계를 포함하는, 기판 처리 시스템을 동작시키는 방법.
  5. 기판의 처리를 제어하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품으로서,
    상기 컴퓨터 프로그램 제품은 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체에 유형으로(tangibly) 구현되고, 명령어들을 포함하며,
    상기 명령어들은, 프로세서로 하여금,
    복수의 훈련 데이터 세트들을 수신하게 하고 ― 각각의 훈련 데이터 세트는, 복수의 훈련 스펙트럼들, 상기 복수의 훈련 스펙트럼들로부터의 각각의 훈련 스펙트럼에 대한 타임스탬프, 및 상기 복수의 훈련 스펙트럼들에 대한 시작 특성화 값 및/또는 종료 특성화 값을 포함함 ―;
    복수의 기계 학습 모델들을 저장하게 하고 ― 각각의 기계 학습 모델은 적어도 하나의 상이한 하이퍼파라미터를 제공함 ―;
    복수의 물리적 프로세스 모델들을 저장하게 하고 ― 각각의 물리적 프로세스 모델은, 상이한 시간 함수 및/또는 상이한 물리적 프로세스 파라미터로서 특성화 값들을 생성하기 위한 상이한 함수를 제공함 ―;
    선택된 기계 학습 모델과 선택된 물리적 프로세스 모델의 조합을 제공하기 위해, 상기 복수의 기계 학습 모델들로부터의 기계 학습 모델의 선택 및 상기 복수의 물리적 프로세스 모델들로부터의 물리적 프로세스 모델의 선택을 수신하게 하고;
    상기 선택된 기계 학습 모델에 따라, 구현된 기계 학습 모델을 생성하게 하고,
    상기 각각의 훈련 데이터 세트에서의 각각의 훈련 스펙트럼에 대해, 훈련 스펙트럼에 대한 상기 타임스탬프, 훈련 데이터 세트에 대한 상기 시작 특성화 값 및/또는 종료 특성화 값, 및 상기 선택된 물리적 프로세스 모델에 기반하여 특성화 값을 계산함으로써 복수의 훈련 특성화 값들을 생성하게 하고 ― 각각의 훈련 특성화 값은 상기 복수의 훈련 스펙트럼들 중 하나와 연관됨 ―;
    훈련된 기계 학습 모델을 생성하기 위해, 상기 복수의 훈련 특성화 값들 및 상기 복수의 훈련 스펙트럼들을 사용하여 상기 구현된 기계 학습 모델을 훈련시키게 하고;
    상기 훈련된 기계 학습 모델을 기판 처리 시스템의 처리 제어 시스템에 전달하게 하기 위한 것인, 컴퓨터 프로그램 제품.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 특성화 값은 상기 기판 상의 층에 대한 두께 값을 포함하는, 컴퓨터 프로그램 제품.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 복수의 물리적 프로세스 모델들 중 일부는 선형 시간 함수를 포함하고, 상기 복수의 물리적 프로세스 모델들 중 일부는 비-선형 시간 함수를 포함하는, 컴퓨터 프로그램 제품.
  8. 제5항에 있어서,
    물리적 프로세스 파라미터는, 패턴 밀도, 시작 단계 높이, 임계 단계 높이, 및 프로세스 선택도 중 하나 이상을 포함하는, 컴퓨터 프로그램 제품.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 선택된 기계 학습 모델에 대한 적어도 하나의 하이퍼파라미터 값을 수신하고, 상기 선택된 물리적 프로세스 모델에 대한 물리적 파라미터 값을 수신하기 위한 명령어들을 포함하며, 상기 구현된 기계 학습 모델을 생성하기 위한 명령어들은, 상기 선택된 기계 학습 모델 및 상기 적어도 하나의 하이퍼파라미터 값에 따라 상기 구현된 기계 학습 모델을 생성하기 위한 명령어들을 포함하고, 상기 특성화 값을 계산하기 위한 명령어들은, 상기 물리적 파라미터 값에 기반하여 상기 특성화 값을 계산하기 위한 명령어들을 포함하는, 컴퓨터 프로그램 제품.
  10. 반도체 제조 시스템으로서,
    복수의 연마 시스템 ― 각각의 연마 시스템은, 연마 패드를 유지하기 위한 지지부, 상기 연마 패드에 맞닿게 기판을 유지하기 위한 캐리어, 상기 기판과 상기 연마 패드 사이의 상대적인 움직임을 야기하기 위한 모터, 연마 동안의 상기 기판의 측정들의 시퀀스 및 상기 측정들의 시퀀스에서의 각각의 측정에 대한 타임스탬프를 생성하기 위한 인-시튜 모니터링 시스템, 및 제어기를 포함하고,
    상기 복수의 연마 시스템 중 적어도 하나의 연마 시스템의 적어도 하나의 제어기는, 상기 복수의 연마 시스템 중 하나 이상의 연마 시스템으로 하여금 일련의 훈련 기판들을 연마하게 하도록 구성되고,
    상기 복수의 연마 시스템으로부터의 하나 이상의 시스템의 하나 이상의 제어기는, 훈련된 기계 학습 모델을 수신하고, 상기 하나 이상의 시스템으로부터의 연마 시스템으로 하여금 일련의 디바이스 기판들을 연마하게 하고, 상기 하나 이상의 시스템의 인-시튜 모니터링 시스템으로부터 상기 디바이스 기판들의 측정들의 시퀀스를 수신하고, 상기 측정들의 시퀀스 및 상기 훈련된 기계 학습 모델에 기반하여 특성화 값들의 시퀀스를 생성하고, 상기 특성화 값들의 시퀀스에 기반하여 적어도 하나의 연마 제어 파라미터를 제어하도록 구성됨 ―;
    상기 일련의 훈련 기판들 각각에 대한 시작 특성화 값 및/또는 종료 특성화 값을 생성하기 위한 인-라인 또는 독립형 계측 시스템; 및
    하나 이상의 프로세서, 및 명령어들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 저장하는 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 알고리즘 생성 플랫폼을 포함하며,
    상기 명령어들은, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금,
    각각의 훈련 기판에 대해, 훈련 기판을 연마하는 데 사용되는 상기 복수의 연마 시스템 중 하나 이상의 연마 시스템의 상기 인-시튜 모니터링 시스템으로부터, 상기 훈련 기판의 연마 동안 생성된 복수의 훈련 스펙트럼들, 및 상기 복수의 훈련 스펙트럼들로부터의 각각의 훈련 스펙트럼에 대한 타임스탬프를 수신하게 하고,
    상기 각각의 훈련 기판에 대해, 상기 인-라인 또는 독립형 계측 시스템으로부터, 상기 훈련 기판에 대한 상기 시작 특성화 값 및/또는 종료 특성화 값을 수신하게 하고,
    복수의 훈련 데이터 세트들을 저장하게 하고 ― 각각의 훈련 데이터 세트는, 상기 훈련 기판으로부터의 상기 복수의 훈련 스펙트럼들, 상기 복수의 훈련 스펙트럼들로부터의 각각의 훈련 스펙트럼에 대한 상기 타임스탬프, 및 상기 훈련 기판에 대한 상기 시작 특성화 값 및/또는 종료 특성화 값을 포함함 ―,
    복수의 기계 학습 모델들을 저장하게 하고 ― 각각의 기계 학습 모델은 적어도 하나의 상이한 하이퍼파라미터를 제공함 ―,
    복수의 물리적 프로세스 모델들을 저장하게 하고 ― 각각의 물리적 프로세스 모델은, 상이한 시간 함수 및/또는 상이한 물리적 프로세스 파라미터로서 특성화 값들을 생성하기 위한 상이한 함수를 제공함 ―,
    선택된 기계 학습 모델과 선택된 물리적 프로세스 모델의 조합을 제공하기 위해, 상기 복수의 기계 학습 모델들로부터의 기계 학습 모델의 선택 및 상기 복수의 물리적 프로세스 모델들로부터의 물리적 프로세스 모델의 선택을 수신하게 하고,
    상기 선택된 기계 학습 모델에 대한 적어도 하나의 하이퍼파라미터 값, 및 상기 선택된 물리적 프로세스 모델에 대한 적어도 하나의 물리적 파라미터 값을 수신하게 하고,
    상기 선택된 기계 학습 모델 및 상기 적어도 하나의 하이퍼파라미터 값에 따라, 구현된 기계 학습 모델을 생성하게 하고,
    상기 각각의 훈련 데이터 세트에서의 상기 각각의 훈련 스펙트럼에 대해, 훈련 스펙트럼에 대한 상기 타임스탬프, 훈련 데이터 세트에 대한 상기 시작 특성화 값 및/또는 종료 특성화 값, 물리적 파라미터 값, 및 상기 선택된 물리적 프로세스 모델에 기반하여 특성화 값을 계산함으로써 복수의 훈련 특성화 값들을 생성하게 하고 ― 각각의 훈련 특성화 값은 상기 복수의 훈련 스펙트럼들 중 하나와 연관됨 ―,
    상기 훈련된 기계 학습 모델을 생성하기 위해, 상기 복수의 훈련 특성화 값들 및 상기 복수의 훈련 스펙트럼들을 사용하여 상기 구현된 기계 학습 모델을 훈련시키게 하고,
    상기 훈련된 기계 학습 모델을 상기 디바이스 기판들의 연마의 제어를 위한 상기 하나 이상의 연마 시스템의 상기 제어기에 전달하게 하기 위한 것인, 반도체 제조 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 알고리즘 생성 플랫폼은, 상기 복수의 연마 시스템 중 2개 이상의 연마 시스템 각각으로부터, 상기 훈련 기판으로부터의 상기 복수의 훈련 스펙트럼들, 및 상기 복수의 훈련 스펙트럼들로부터의 각각의 훈련 스펙트럼에 대한 상기 타임스탬프를 수신하도록 구성되는, 반도체 제조 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 알고리즘 생성 플랫폼은, 복수의 훈련된 기계 학습 모델들을 제공하는 데이터를 저장하도록 구성되는, 반도체 제조 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 알고리즘 생성 플랫폼은, 상기 복수의 훈련된 기계 학습 모델들 중 하나의 선택을 수신하거나 행하고, 선택된 훈련된 기계 학습 모델을 상기 제어기에 전달하도록 구성되는, 반도체 제조 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    하나 이상의 프로세서, 및 복수의 디바이스 기판들 각각을 특성화하는 데이터를 저장하기 위한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 저장하는 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 기판 추적 시스템을 더 포함하는, 반도체 제조 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 알고리즘 생성 플랫폼은, 상기 기판 추적 시스템으로부터 디바이스 기판을 특성화하는 데이터를 수신하고, 특성화 데이터에 기반하여 상기 복수의 훈련된 기계 학습 모델들로부터 상기 훈련된 기계 학습 모델을 선택하도록 구성되는, 반도체 제조 시스템.
  16. 연마 시스템을 동작시키는 방법으로서,
    복수의 훈련된 모델들을 생성하기 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하여 복수의 모델들을 훈련시키는 단계 ― 각각의 훈련된 모델은, 모니터링 신호에 기반하여 기판의 층의 특성 값을 결정하도록 구성됨 ―;
    상기 복수의 훈련된 모델들을 저장하는 단계;
    처리될 기판의 특성을 표시하는 데이터를 수신하는 단계;
    상기 데이터에 기반하여 상기 복수의 훈련된 모델들 중 하나의 훈련된 모델을 선택하는 단계; 및
    선택된 훈련된 모델을 처리 시스템에 전달하는 단계를 포함하는, 연마 시스템을 동작시키는 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    반도체 처리 시스템에서 상기 기판의 상기 층을 처리하는 단계;
    상기 층의 처리 동안, 인-시튜 모니터링 시스템으로 상기 기판을 모니터링하고 상기 인-시튜 모니터링 시스템으로부터 신호를 생성하는 단계;
    상기 층의 두께의 측정치를 생성하기 위해 상기 신호를 상기 훈련된 모델에 전달하는 단계; 및
    상기 두께의 측정치에 기반하여 상기 처리 시스템에 대한 하나 이상의 제어 신호를 생성하는 단계를 포함하는, 연마 시스템을 동작시키는 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    모델의 하나 이상의 하이퍼파라미터를 획득하는 단계;
    상기 하이퍼파라미터에 기반하여 원시 예측 모델을 생성하는 단계;
    상기 모델에 대한 훈련 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 모델을 생성하기 위해 상기 훈련 데이터를 사용하여 상기 원시 예측 모델을 훈련시키는 단계를 더 포함하는, 연마 시스템을 동작시키는 방법.
  19. 연마 시스템으로서,
    연마 패드를 지지하기 위한 플래튼;
    상기 연마 패드와 접촉하게 기판을 유지하기 위한 캐리어 헤드;
    연마 동안 상기 기판을 모니터링하기 위한 인-시튜 모니터링 시스템;
    상기 인-시튜 모니터링 시스템으로부터 모델 및 신호를 수신하고 상기 모델 및 상기 신호로부터 특성 값을 결정하도록 구성되는 프로세스 제어 시스템; 및
    복수의 훈련된 모델을 생성하기 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하여 복수의 모델들을 훈련시키도록 구성되는 모델 생성기를 포함하며, 각각의 훈련된 모델은, 모니터링 신호에 기반하여 상기 기판의 층의 특성 값을 결정하고, 상기 복수의 훈련된 모델을 저장하고, 상기 복수의 모델 중 하나를 사용하기 위해 선택하고, 선택된 훈련된 모델을 상기 프로세스 제어 시스템에 전달하도록 구성되는, 연마 시스템.
  20. 기판의 처리를 제어하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품으로서,
    상기 컴퓨터 프로그램 제품은 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체에 유형으로 구현되고, 명령어들을 포함하며,
    상기 명령어들은, 프로세서로 하여금,
    복수의 훈련된 모델들을 생성하기 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하여 복수의 모델들을 훈련시키게 하고 ― 각각의 훈련된 모델은, 모니터링 신호에 기반하여 기판의 층의 특성 값을 결정하도록 구성됨 ―;
    상기 복수의 훈련된 모델들을 저장하게 하고,
    처리될 기판의 특성을 표시하는 데이터를 수신하게 하고,
    상기 데이터에 기반하여 상기 복수의 훈련된 모델들 중 하나의 훈련된 모델을 선택하게 하고,
    선택된 훈련된 모델을 처리 시스템에 전달하게 하기 위한 것인, 컴퓨터 프로그램 제품.
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