Ин шарҳ дар истеҳсоли пешрафтаи нимноқилҳо ба ҷойи он ки ниқобро бо роҳи классикии ислоҳи ба пеш дуруст кунад, технологияи литографияи баръаксро (Inverse Lithography Technology, ILT) меомӯзад, ки онро аз рӯйи нақши ҳадафии чип ба самти баръакс ҳисоб карда оптимизатсия менамояд. Таҳқиқот асоси математикии ILT, чор равиши асосии татбиқ — level-set, равиши пикселӣ, равиши каҷхаттаи соҳаи басомад ва равиши дастгиришуда бо омӯзиши мошинӣ, рушди таърихӣ, татбиқҳои пурраи чип, нақши он дар давраи EUV ва гулӯгоҳҳои истеҳсолиро ба таври низомнок ҷамъ меорад. Бар асоси арзёбии асосии муаллифон, бартарии асосии ILT нисбат ба ислоҳи классикии наздикии оптикӣ (OPC) дар он аст, ки метавонад дар фазои васеътари ҳалли ниқоб кор кунад, таъсирҳои мураккаби оптикиро муфассалтар ба ҳисоб гирад ва равзанаи равандро васеъ намояд. Дар иваз, вақти ҳисоб, истеҳсолшавандагии ниқобҳои каҷхатта, дурустии модели литография ва дастрасӣ ба маълумоти саноатӣ ҳамчун маҳдудиятҳои муҳим боқӣ мемонанд.

Паёми муҳимтарини таҳқиқот ин аст, ки ILT дигар танҳо як усули назариявии оптимизатсияи ниқоб нест. Намунаҳои саноатие, ки дар шарҳ оварда шудаанд, нишон медиҳанд, ки ILT то соҳаҳое чун ислоҳи hotspot, эҷоди sub-resolution assist feature (SRAF), баъзе татбиқҳои пурраи чип ва литографияи EUV пеш рафтааст. Бо вуҷуди ин, ин мақола таҷрибаи нав, истеҳсоли нави чип ё санҷиши мустақили иҷроиш пешниҳод намекунад; он шарҳест, ки натиҷаҳои таҳқиқоти мавҷудаи академӣ ва саноатиро синтез мекунад. Аз ин рӯ, беҳбудиҳои иҷроиш ва намунаҳои истеҳсолӣ набояд ҳамчун бозёфтҳои эксперименталии худи ин шарҳ тафсир карда шаванд.

Аз нигоҳи Туркия, таҳқиқот мустақиман маълумоти истеҳсолии маҳаллӣ пешниҳод намекунад. Ҳангоми арзёбии истифодаи эҳтимолии ILT дар Туркия бояд инфрасохтори мавҷудаи литография, иқтидори истеҳсоли ниқоб, экосистемаи EDA, инфрасохтори ҳисоббарорӣ ва маълумоти дастраси раванд алоҳида баррасӣ карда шаванд. Арзёбиҳои вазъи саноатӣ, ки дар шарҳ барои кишварҳо ва истеҳсолкунандагони гуногун дода шудаанд, натиҷаҳое нестанд, ки мустақиман ба Туркия интиқол дода шаванд.

Чаро ILT пайдо шуд?

Фотолитография интиқоли нақши тарҳро дар схемаҳои интегралӣ аз ниқоб ба сатҳи нимноқил таъмин мекунад. Аммо вақте хурдтарин хатҳо дар тарҳ ба дарозии мавҷи рӯшноии истифодашуда наздик мешаванд ё аз он поёнтар мераванд, бо сабаби дифраксия ва интерференсия ташаккули геометрияи дар ниқоб буда дар рӯйи wafer ба ҳамон шакл торафт душвортар мегардад. Таҳқиқот ин вайроншавиро ҳамчун таъсири наздикии оптикӣ (Optical Proximity Effect, OPE) шарҳ медиҳад.

Дар ислоҳи анъанавии наздикии оптикӣ, яъне дар OPC, канорҳо ё сегментҳои хаттии ниқоб ба тавре ҳаракат дода мешаванд, ки хатои пешбиникардаи модели литография кам гардад. Дар OPC-и моделӣ яке аз меъёрҳои асосӣ edge placement error (EPE), яъне хатои ҷойгиршавии канор байни контури ҳисобшудаи wafer ва контури ҳадаф мебошад.

ILT бошад, танҳо бо ҳаракат додани канорҳои геометрияи ибтидоӣ ба миқдорҳои хурд маҳдуд намешавад. Он метавонад ниқобро ҳамчун пиксел ё ҳамчун майдони оптимизатсияи пайвастаи каҷхатта баррасӣ кунад. Ҳамин тавр фазои ҳалли васеъ мешавад ва алгоритм барои ба даст овардани нақши ҳадафии wafer геометрияҳои каҷхаттаи ниқоб ва хусусиятҳои ёрирасонеро ба вуҷуд оварда метавонад, ки OPC-и классикӣ тавлид намекард.

Гузариш аз OPC ба ILT чӣ маъно дорад?

Нақшаи таърихӣ дар саҳифаи дуюми таҳқиқот нишон медиҳад, ки ислоҳи ниқоб тақрибан дар чор марҳила мураккаб шудааст: OPC-и қоидабунёд, OPC-и моделӣ, иловаи SRAF-и қоида/моделбунёд ва ниҳоят оптимизатсияи модел-ҳидоятшуда дар сатҳи пиксел дар ILT. Дар тасвир таъкид мешавад, ки бо пешрафти усулҳо ниқоб метавонад аз геометрияи аслӣ бештар дур шавад ва бори ҳисоббарорӣ афзоиш ёбад.

Тағйири асосӣ дар ин ҷо гузариш аз саволи “тарҳ дар ниқоб чӣ гуна бояд ислоҳ шавад?” ба саволи “вақте нақши ҳадафии wafer дода мешавад, кадом ниқоб ин натиҷаро тавлид мекунад?” мебошад. Аз ин рӯ ILT як равиши масъалаи баръакс аст.

Даври асосии ҳисоббарории ILT чӣ гуна кор мекунад?

Масъалаи баръакс аз ҷиҳати математикӣ чӣ гуна таъриф мешавад?

Шарҳ раванди литографияи пешравро нахуст бо ин муносибати содашуда нишон медиҳад:

\[ \mathrm{Contour}=\mathrm{Litho}(\mathrm{mask}) \]

Дар ин ҷо Litho() функсияи ҳисоббарории литографияи пешравро, ки ниқобро ҳамчун вуруд мегирад, mask нақши ниқобро ва Contour контуреро ифода мекунад, ки модел дар рӯйи wafer пешбинӣ менамояд.

Масъалаи баръакс бошад, дар манбаъ чунин ифода шудааст:

\[ \mathrm{mask}^{*}=\mathrm{Litho}^{-1}(z) \]

\(z\), тарҳи аслӣ ё layout-и ҳадафӣ мебошад, ки расидан ба он хоста мешавад; \(\mathrm{mask}^{*}\) бошад, ҳалли ниқобест, ки ин контури ҳадафиро тавлид мекунад. Дар амал ба ҷойи он ки функсияи баръакс мустақиман дар шакли пӯшида ба даст оварда шавад, ниқоб пай дар пай нав карда шуда, хато кам карда мешавад.

Функсияи харҷ чиро чен мекунад?

Яке аз мафҳумҳои марказии ILT ифодаи миқдории фарқи байни тасвири ҳисобшудаи wafer ва геометрияи ҳадаф мебошад. Манбаъ функсияи асосии харҷро дар ин шакл медиҳад:

\[ CF[\mathrm{mask}] = \iint w_p\,(\mathrm{Actual}-\mathrm{goal})^2\,dx\,dy \]

Дар ин ҷо Actual нақше мебошад, ки симулятсия тавлид мекунад, goal нақши ҳадаф аст ва \(w_p\) вазнест, ки имкон медиҳад ба хусусиятҳои муҳим аҳамияти гуногун дода шавад. Функсияи харҷ метавонад тавре васеъ карда шавад, ки чанд шарти равзанаи равандро низ дар бар гирад:

\[ CF[\mathrm{mask}] = \sum_{pw} \iint w_p\,(\mathrm{Actual}-\mathrm{goal})^2\,dx\,dy \]

Дар манбаъ \(pw\) шароити гуногуни равзанаи равандро ифода мекунад. Ҳамин тавр оптимизатсия метавонад на танҳо як шарти идеалии ягонаи экспозитсия, балки ҳолатҳои гуногуни тағйирёбандаҳои раванд, аз ҷумла фокус ё доза,ро низ ба ҳисоб гирад.

Шакли содашудаи навсозии градиентӣ чунин аст:

\[ \mathrm{Mask}_{M+1} = \mathrm{Mask}_{M} - G_m(x,y)\delta \]

\(G_m(x,y)\), градиенти оптимизатсияро ифода мекунад, ки нисбат ба ниқоб аз функсияи харҷ ҳисоб мешавад; \(\delta\) бошад, коэффисиенти қадам/хомӯшкунӣ мебошад, ки ба андозаи навсозӣ ва устуворӣ таъсир мерасонад. Шарҳ махсус таъкид мекунад, ки ин муодилаҳо хулосаи содашудаи математикаи муфассали ILT мебошанд.

Чор равиши асосии ILT чӣ гуна ҷудо мешаванд?

Шарҳ равишҳои ILT-ро, ки дар саноат татбиқ шудаанд ё барҷаста шудаанд, ба чор гурӯҳи асосӣ ҷудо мекунад.

Ин муқоиса ба муҳтавои Ҷадвали 1-и шарҳ асос ёфтааст. Ҷадвал нишон медиҳад, ки як “беҳтарин усули ILT” универсалӣ вуҷуд надорад; вақти ҳисоб, мураккабии ниқоб, дастрасӣ ба маълумот ва навъи нақши ҳадаф интихоби усулро тағйир медиҳанд.

Чаро усули level-set муҳим аст?

Дар равиши level-set сарҳади дуандозаи ниқоб ҳамчун буриши сатҳи сифрии як сатҳи андозаи баландтар намояндагӣ мешавад. Шакли 4-и манбаъ табдили контури дуандозаи пӯшида ба сатҳи сеандозаи навъи signed-distance-ро ба таври визуалӣ шарҳ медиҳад.

Бартарии асосии ин равиш он аст, ки тағйироти топологӣ ба таври табиӣ иҷро шуда метавонанд. Дар Шакли 5-и манбаъ ҳангоми пешравии оптимизатсия дар атрофи як нақши асосии contact-hole ду SRAF пайдо мешавад. Аз нигоҳи контури дуандоза гузариш аз як каҷи пӯшида ба се каҷи пӯшидаи ҷудогона нопайваста менамояд, аммо сатҳи сеандозаи level-set пайваста мемонад. Ба ин тартиб пайдоиши сохторҳои ёрирасон бе вобастагӣ ба мантиқи классикии сегменти канори собит идора карда мешавад.

ILT-и пикселӣ чӣ гуна кор мекунад?

Равиши дуюми асосие, ки шарҳ баррасӣ мекунад, усули пикселии ILT-и Intel мебошад. Ин усул ниқобро ба шабакаи собити пикселӣ табдил медиҳад ва имкон медиҳад ҳар пиксел дар оптимизатсия иштирок кунад. Дар Шакли 6-и манбаъ раванд ҳамчун layout-и ибтидоӣ, рангдиҳии фаза, пикселсозӣ, оптимизатсияи пиксел ва назорати ҳамгароӣ нишон дода мешавад.

Манбаъ таъкид мекунад, ки ин равиш метавонад садоқати баланди нақшро таъмин кунад, аммо бо сабаби бузургии шумораи тағйирёбандаҳо инфрасохтори пурқуввати ҳисоббарориро талаб менамояд. Илова бар ин, намояндагии пикселӣ метавонад геометрияҳои номунтазам ё дандонадор ба вуҷуд орад, аз ин рӯ барои истеҳсолшавандагӣ коркарди иловагӣ лозим шуда метавонад.

ILT-и каҷхаттаи соҳаи басомад чиро тағйир медиҳад?

Равиши Gauda/D2S қисмҳои муҳими оптимизатсияи ILT-ро аз соҳаи фазоӣ ба соҳаи басомад мегузаронад. Табдил ёфтани амалҳои конволютсия ба зарб тавассути табдили Fourier аз нигоҳи ҳисоббарории параллелӣ бартарии муҳим медиҳад.

Шакли 7-и шарҳ равзанаҳои равандро дар шароити гуногуни доза ва defocus барои OPC-и классикӣ ва TrueMask ILT, инчунин тасвирҳои мувофиқи SEM-ро муқоиса мекунад. Манбаъ шарҳ медиҳад, ки ин усул махсусан дар оптимизатсияи сохторҳои муназзам ва даврӣ қавӣ аст ва метавонад бо қадамҳои mask-rule checking (MRC), ки истеҳсолшавандагии ниқобро ба ҳисоб мегиранд, якҷо карда шавад.

Омӯзиши мошинӣ дар ILT барои чӣ истифода мешавад?

Ҳадафи асосии омӯзиши мошинӣ тезонидани ҳалли итеративии ILT-и классикӣ аст, ки метавонад хеле тӯлонӣ шавад. Ба гуфтаи шарҳ, шабакаҳои нейронии сунъӣ метавонанд аз нақши ҳадафии wafer ҳалли ибтидоӣ барои сохтори мувофиқи ниқоб тавлид кунанд, ҷойгиршавии SRAF-ро пешбинӣ намоянд ё дар баъзе ҳолатҳо дар моделҳое истифода шаванд, ки бевосита ба оптимизатсияи ниқоб равона шудаанд.

Таҳқиқот равишҳое чун CNN, GAN, VAE, model-driven convolutional neural network ва reinforcement learning-ро мисол меорад. Хусусан усулҳои model-driven, ки модели литографияи физикабунёдро ба меъмории шабакаи нейронӣ дохил мекунанд, ҳадаф доранд нисбат ба моделҳои сиёҳқуттии танҳо маълумотбунёд мутобиқати физикиро афзоиш диҳанд.

Бо вуҷуди ин, шарҳ таъкид мекунад, ки барои ILT-и дастгиришуда бо омӯзиши мошинӣ мушкили ҷиддии маълумот вуҷуд дорад. Азбаски layout ва параметрҳои равандии истеҳсолкунандагон аз ҷиҳати тиҷоратӣ ҳассосанд, мубодилаи маълумоти муосири омӯзишии босифат маҳдуд аст. Таҳқиқот онро ҳамчун мушкили умумисозӣ ба гиреҳҳои пешрафтаи муосир арзёбӣ мекунад, ки бисёр усулҳои академӣ ҳанӯз ба маълумоти benchmark-и ICCAD соли 2013 такя мекунанд.

Рушди таърихии таҳқиқоти ILT чиро нишон медиҳад?

Шарҳ решаҳои ILT-ро то кори Saleh ва Sayegh дар соли 1981 оид ба оптимизатсияи пикселии ниқоб мебарад. Дар солҳои 2000-ум бо паҳн шудани OPC-и моделӣ таҳқиқоти ILT суръат гирифт; равиши level-set, оптимизатсияи пикселӣ, ҳисоббарории GPU ва омӯзиши мошинӣ бо гузашти вақт илова шуданд.

Дар як қисми солҳои 2010 ду монеаи бузурги техникӣ, ки пешрафти ILT-ро маҳдуд мекарданд, барҷаста шуд: бори баланди ҳисоббарорӣ ва нависандаҳои классикии ниқобии variable-shaped beam (VSB), ки шаклҳои каҷхаттаи ниқобро самаранок навишта наметавонистанд. Шарҳ пухта расидани суръатбахшии GPU ва нависандаҳои бисёршуъоии ниқобро аз сабабҳои асосии болоравии дубораи ILT мешуморад.

Номувофиқии муҳим дар дохили манбаъ: Матн мегӯяд, ки шумораи солонаи нашрияҳои ILT дар соли 2010 бо тақрибан 28 ба авҷ расидааст. Аммо дар Шакли 9-и шарҳ арзиши 28 ба соли 2009, соли 2010 бошад ба арзиши 12 мувофиқ аст. Verianla ин ихтилофро хомӯшона ба як соли ягона табдил надодааст. Байни шакл ва баён номувофиқии сол вуҷуд дорад.

Чаро нависандаҳои бисёршуъоии ниқоб муҳиманд?

Натиҷаи табиии ILT аксар вақт шаклҳои каҷхаттаи ниқоб аст, ки аз геометрияи Manhattan дур мебошанд. Дар системаҳои анъанавии VSB ин каҷҳо бояд бо бисёр зарбаҳои хурди росткунҷа тақриб карда шаванд. Ин амал метавонад ҳам вақти навиштан ва ҳам ҳаҷми маълумотро зиёд кунад.

Дар Шакли 13-и шарҳ принсипи асосии меъмории навиштани ниқоби бисёршуъоӣ нишон дода шудааст: шуъое, ки аз манбаи электрон мебарояд, аз condenser optics ва aperture plate system гузашта ба садҳо ҳазор микрошуъои барномарезишаванда тақсим мешавад; тавассути projection optics ва системаи дефлекторҳо ба рӯйи ниқоб равона карда мешавад. Таҳқиқот ин қобилияти навиштани геометрияҳои каҷхаттаро бе вобастагии классикии VSB ба мураккабии нақш ҳамчун пешрафти муҳим барои татбиқшавандагии саноатии ILT арзёбӣ мекунад.

Чаро суръатбахшии GPU ба яке аз ҷузъҳои асосии ILT табдил ёфт?

Симулятсияҳои литографияи пешрав ва баръакс дар ILT ҳисобҳои зиёди матритсавӣ ва оптимизатсияи такроршавандаро талаб мекунанд. Азбаски қисми муҳими ин ҳисобҳо параллелӣ карда мешавад, меъмориҳои GPU барои ILT суръатбахши табиӣ мебошанд.

Шарҳ хабар медиҳад, ки равишҳои GPU-бунёд метавонанд вақти ҳисоббарории ILT-ро ба андозаи калон кам кунанд ва аз рӯйи корҳои манбаъӣ намунаҳои суръатбахшии беш аз 10 маротиба ва гузориши суръатбахшии то 40 маротиба барои NVIDIA cuLitho-ро баррасӣ мекунад. Ин арзишҳо натиҷаҳои benchmark-и мустақили худи шарҳи мавҷуда нестанд; онҳо гузоришҳои иҷроиш дар манбаъҳое мебошанд, ки шарҳ ба онҳо истинод мекунад.

Нақши ILT дар давраи EUV ва High-NA чист?

Ба гуфтаи шарҳ, принсипи асосии тарҳи баръакси ILT дар системаҳои DUV ва EUV якхела аст: аз контури ҳадафии wafer баромада, ниқобе ҳисоб карда мешавад, ки таъсирҳои оптикӣ ва равандиро ҷуброн кунад. Бо вуҷуди ин, хусусиятҳои хурдтар ва таъсирҳои физикии мураккабтар барои EUV шабакаҳои ҳисоббарории нозуктар ва моделҳои дақиқтари ниқобро талаб мекунанд.

Таҳқиқот инчунин баҳс мекунад, ки бо сабаби сохтори оптикии инъикоскунандаи EUV, таъсирҳои сеандозаи ниқоб ва афзоиши бори ҳисоббарорӣ дар гиреҳҳои пешрафта аҳамияти ILT идома меёбад. High-NA EUV ва татбиқҳои тамдидшудаи DUV дар шарҳ аз ҷумлаи соҳаҳои муҳими истифодаи ояндаи ILT нишон дода мешаванд.

Чор гулӯгоҳи асосӣ дар пеши ILT кадоманд?

Шарҳ монеаҳои мавҷударо ба чор гурӯҳи асосӣ ҷудо мекунад:

• Мураккабии ҳисоббарорӣ: Дар оптимизатсияи пурраи чип фазои ҳал хеле бузург аст ва симулятсияҳои итеративӣ метавонанд дароз кашанд.
• Истеҳсолшавандагии ниқоб: Геометрияҳои каҷхатта, нозук ва мураккаби ILT барои системаҳои классикии навиштани ниқоб душворанд.
• Дурустии модел: Моделсозии ҳамаи таъсирҳои оптикӣ, фоторезист, гармӣ ва 3B-и ниқоб бо дурустии кофӣ душвор аст.
• Экосистемаи саноатӣ ва дастрасӣ ба маълумот: Аз хавф дурӣ ҷустани истеҳсолкунандагон ва мубодила нашудани маълумоти ҳассоси раванд/layout махсусан ILT-и омӯзиши мошинӣ-бунёдро маҳдуд мекунад.

Кадом самтҳои техникӣ барои оянда пеш меоянд?

Шарҳ ба ҷойи пешгӯии оянда бар асоси як технология, ҳамгироии чанд технологияро таъкид мекунад. Дар оғози онҳо стратегияҳои гибридии ILT + OPC + source-mask optimization (SMO) меистанд. Дар ин равиш ба ҷойи татбиқи ILT бо ҳамон зичии ҳисоббарорӣ ба ҳар минтақаи тамоми чип, дар минтақаҳои муҳим ILT-и дақиқи баланд ва дар минтақаҳои осонтар OPC-и анъанавӣ истифода шуда метавонад.

Самти муҳими дуюм моделсозии дақиқтари таъсирҳои бисёрфизикӣ, аз ҷумла таъсирҳои 3B-и ниқоб ва рафтори фоторезист мебошад. Самти сеюм тарҳи баръакси дастгиришуда бо AI/ML аст. Самти чорум инфрасохтори ҳисоббарории GPU-марказ аст. Самти панҷум пухта расидани нависандаҳои бисёршуъоии ниқоб аст. Дар ниҳоят, маҷмуаҳои маълумоти кушода ва дугоникҳои рақамӣ ҳамчун абзорҳои эҳтимолӣ барои гурӯҳҳои таҳқиқотие баррасӣ мешаванд, ки ба маълумоти воқеии истеҳсолӣ дастрасӣ надоранд, то моделҳои ILT-и худро инкишоф диҳанд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• ILT равиши тарҳи баръакс аст, ки ниқобро нисбат ба OPC-и классикии бар ҳаракати канор асосёфта дар фазои геометрии васеътари ҳал оптимизатсия мекунад.
• Равишҳои level-set, пикселӣ, каҷхаттаи соҳаи басомад ва дастгиришуда бо омӯзиши мошинӣ хусусиятҳои гуногуни ҳисоббарорӣ ва истеҳсолшавандагӣ доранд.
• Суръатбахшии GPU ва рушди технологияи навиштани ниқоби бисёршуъоӣ дар афзоиши татбиқшавандагии саноатии ILT нақши муҳим бозидаанд.
• Адабиёти баррасишуда дар шарҳ нишон медиҳад, ки ILT берун аз ислоҳи hotspot дар контекстҳои SRAF, пурраи чип ва EUV низ арзёбӣ шудааст.
• Харҷи ҳисоббарорӣ, истеҳсолшавандагии ниқоб, калибркунии модел ва дастрасӣ ба маълумот мушкилоти муҳими ҳалнашудаанд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ ё исбот намекунад

• Ин шарҳ гиреҳи нави раванди нимноқилӣ истеҳсол накардааст ва таҷрибаи нави пурраи чипи ILT анҷом надодааст.
• Нисбатҳои суръатбахшӣ ва беҳбудиҳои равзанаи раванд, ки дар шарҳ оварда шудаанд, кафолати универсалии иҷроиш барои ҳамаи усулҳои ILT нестанд.
• Исбот нашудааст, ки ILT-и дастгиришуда бо омӯзиши мошинӣ дар ҳамаи гиреҳҳои пешрафта аз ILT-и классикии физикабунёд бартарӣ дорад.
• Нишон дода нашудааст, ки ниқобҳои Curvilinear ILT дар ҳамаи корхонаҳои истеҳсолӣ бо ҳамон харҷ ва самаранокӣ татбиқ мешаванд.
• Арзёбиҳои истифодаи саноатии шарҳ ҳисобгирии мустақили ҷаҳонии истеҳсол нестанд; онҳо синтези муаллифон дар асоси адабиёт ва дурнамои сектор мебошанд.
• Дар таҳқиқот маълумоти махсуси татбиқ ё иҷроиш дар бораи инфрасохтори истеҳсоли нимноқилҳои Туркия вуҷуд надорад.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Тарҳи таҳқиқот

Ин мақола кори эксперименталӣ нест, балки дорои хусусияти шарҳи техникӣ narratif/систематикии фарогир мебошад. Муаллифон принсипҳои математикии ILT, рушди таърихӣ, татбиқҳои асосии алгоритмӣ, намунаҳои саноатӣ ва самтҳои таҳқиқоти ояндаро аз рӯйи адабиёт ва манбаъҳои секторӣ синтез мекунанд.

Мақола таҷрибаи нави wafer, истеҳсоли нави ниқоб, маҷмуаи нави маълумот ё таҳлили нави оморӣ пешниҳод намекунад. Тавре дар бахши Data Availability Statement-и муаллифон равшан зикр шудааст, дар доираи ин таҳқиқот маълумоти нав эҷод ё таҳлил нашудааст.

Меҳварҳои асосии техникӣ, ки баррасӣ шудаанд

Намунаҳои ададие, ки дар шарҳ таъкид шудаанд

Манбаъ аз корҳои пешин натиҷаҳои гуногуни миқдориро меорад. Инҳо ченакҳои нави шарҳи мавҷуда нестанд:

• Дар контексти wavefront-error-aware SMO-и бисёрмайдонӣ барои алгоритми Hybrid Dynamic Priority беҳбудии то %31,1 дар якхелагии тасвир оварда мешавад.
• Дар татбиқи пурраи чипи DRAM ILT, ки соли 2017 гузориш шудааст, барои depth of focus тақрибан %20 афзоиш ва нигоҳ дошта шудани хатогиҳои CD дар зери 5 nm хабар дода мешавад.
• Дар намунаи соли 2019-и D2S барои ILT-и пурраи чип тақрибан 48 соат ҳисоббарорӣ ва тақрибан 12 соат вақти навиштани ниқоб оварда мешавад.
• Барои ML-assisted ILT шарҳ мегӯяд, ки баъзе татбиқҳои inference метавонанд нисбат ба усулҳои классикӣ 10–100 маротиба зудтар бошанд; ин изҳор ба усул ва кори истифодашуда вобаста аст.
• Барои ILT-и GPU-бунёд дар шарҳ намунаҳои суръатбахшии беш аз 10 маротиба ва дар контексти NVIDIA cuLitho суръатбахшии то 40 маротиба оварда мешавад.
• Барои IMS MBMW-101 шарҳ дода мешавад, ки 262.000 шуъои ҳамзамон истифода мешавад; энергияи ниҳоии электронҳо 50 keV ва хурдкунии проексия 200× аст.

Ин арзишҳо набояд мустақиман ҳамчун муқоисаи benchmark бо ҳамдигар баррасӣ шаванд; корҳои гуногун, гиреҳҳо, сахтафзорҳо, ниқобҳо ва шароити озмоишӣ мавҷуданд.

Паёми илмии Шакли 7

Шакли 7 равзанаҳои равандро дар шароити доза–defocus барои OPC-и классикӣ ва TrueMask ILT муқоиса мекунад. Дар қисми болоии тасвир диапазонҳои қобили қабули андозаи критикии ду усул, дар қисми поёнӣ бошад тасвирҳои SEM дар шароити дахлдор ҷой доранд. Ҳадафи шарҳ нишон додан аст, ки ILT метавонад на танҳо дар фокуси номиналӣ, балки дар шароити тағйирёбандаи раванд низ майдони ҳалли васеътар пешниҳод кунад. Аммо натиҷаи додашуда ба як кори мушаххаси манбаъӣ тааллуқ дорад ва ба ҳамаи татбиқҳои ILT умумӣ карда намешавад.

Тамоюли нашрияҳо дар Шаклҳои 9 ва 10

Шакли 9 тақсимоти шумораи солонаи нашрияҳоро нишон медиҳад, ки муаллифон аз ҷустуҷӯи мавзӯии “inverse lithography technology” дар Web of Science ҷамъ овардаанд. Дар график афзоиши назаррас дар миёнаи солҳои 2000, тағйирёбии баъдӣ ва болоравии дубораи қавӣ пас аз соли 2020 дида мешавад. Шакли 10 бошад, бо истифода аз тақсимоти солонаи манбаъҳои як шарҳи ILT-и соли 2021 зичии таърихии таҳқиқотро ба таври ғайримустақим муқоиса мекунад.

Огоҳии таҳрирӣ: Байни Шакли 9 ва матне, ки онро шарҳ медиҳад, номувофиқии сол вуҷуд дорад. График 28 нашрияро барои соли 2009 нишон медиҳад, дар ҳоле ки матн ин авҷро ҳамчун соли 2010 тавсиф мекунад. Аз ин рӯ Verianla авҷи шумораи нашрияҳоро барои як соли ягона қатъӣ намекунад.

Меъмории MBMW дар Шакли 13

Шакли 13 занҷири навиштани ниқоби бисёршуъоиро ба таври схемавӣ нишон медиҳад, ки манбаи электрон, condenser optics, data link, aperture plate system, projection optics, stopping plate, deflectors, 6-inch mask ва scanning stage-ро дар бар мегирад. Паёми асосии муҳандисӣ ин аст, ки як шуъои электрон ба массиви бузурги микрошуъоҳои барномарезишаванда тақсим мешавад ва тамоми массив ба таври дақиқ рӯйи ниқоб равона карда мешавад.

Натиҷаи GPU дар Шакли 15 чӣ гуна бояд тафсир шавад?

Шакли 15 аз як муаррифии саноатии манбаъӣ гирифта шудааст, ки суръатҳои CPU ва GPU-ро барои ҷузъҳои гуногуни ҳисоббарорӣ дар симулятсияи ILT/литография муқоиса мекунад. Тасвир бартарии иҷроиши параллелии баланди GPU-ро дар ҷузъҳои гуногун, махсусан ҳисобҳои wafer ва resist, нишон медиҳад. Ин график ба муаррифии манбаъии соли 2020 такя мекунад; он benchmark-и назоратшудаи худи шарҳи мавҷуда нест.

Номувофиқии рақами шакл дар дохили манбаъ

Дар бахши сипосгузории мақола ба Johannes Leitner ва IMS Nanofabrication барои иҷозати истифодаи дубораи тасвирҳои “Electron optical concept of MBMW” ва “MBMW product portfolio including target nodes” сипос гуфта мешавад ва онҳо “Figure 1” ва “Figure 3” номида мешаванд. Аммо дар матни асосии PDF-и мавҷуда ин муҳтаво мутаносибан ҳамчун Шакли 13 ва Шакли 16 ҷой гирифтааст. Ин ҳолат номувофиқии рақамгузорӣ мебошад, ки натиҷаҳои мақоларо тағйир намедиҳад, аммо аз ҷиҳати пайгирии библиографӣ/визуалӣ бояд зикр шавад.

Се масъалаи асосии кушодаи таҳқиқот дар шарҳ

Қуттии outlook дар бахши натиҷа се масъалаи асосии кушодаро махсус таъкид мекунад:

1. Суръатбахшии ҳисоббарорӣ: Зарурати алгоритмҳои зудтар ва ҳисоббарории GPU-марказ барои ILT-и пурраи чип.
2. Истеҳсолшавандагии ниқоб: Навишта шудани геометрияҳои каҷхаттаи ILT бо ҳосилнокии баланд ва харҷи қобили қабул.
3. Моделсозии дақиқи бисёрфизикӣ: Моделсозии беҳтари таъсирҳои воқеии раванд, аз ҷумла EUV, таъсирҳои сеандозаи ниқоб, resist ва таъсири мутақобилаи литография–etch.

Натиҷаи умумии шарҳ ин аст, ки ояндаи ILT танҳо ба алгоритми беҳтари оптимизатсия вобаста нест; балки ба рушди ҳамзамони модели физикӣ, нармафзори EDA, зеҳни сунъӣ, сахтафзори GPU, технологияи навиштани ниқоб ва маълумоти истеҳсолӣ вобаста мебошад.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Номи пурраи кори аслӣ: Inverse Lithography Technology (ILT) Under Chip Manufacture Context

Муаллифон: Xiaodong Meng; Cai Chen; Jie Ni.

Тартиби муаллифон: Xiaodong Meng муаллифи якум, Cai Chen муаллифи дуюм, Jie Ni муаллифи сеюм мебошад.

Саҳми баробар / муаллифи якуми баробар: Дар манбаъ изҳороти муаллифи якуми баробар ё саҳми баробар вуҷуд надорад.

Муаллифи масъул: Xiaodong Meng.

Муассисаҳо: School of Integrated Circuits, Tsinghua University, Beijing, China; Advanced Manufacturing EDA Co., Ltd., Shanghai, China.

Маҷалла: Micromachines.

Ҷилд / шумора / рақами мақола: 17(1), 117.

DOI:10.3390/mi17010117

Ношир: MDPI, Basel, Switzerland.

Навъи манбаъ: Review / мақолаи шарҳӣ.

Вазъи доварӣ: Мақолаи шарҳӣ мебошад, ки аз арзёбии доварон гузашта ва нашр шудааст.

Раванди нашр: 17 Декабри 2025 гирифта шуда, 26 Декабри 2025 бозбинӣ шудааст, 28 Декабри 2025 қабул шудааст ва 16 Январи 2026 нашр шудааст.

Шумораи махсус: Recent Advances in Lithography.

Пайванди расмии нашр:саҳифаи расмии мақолаи MDPI

Иҷозатнома: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Маблағгузорӣ: Муаллифон хабар медиҳанд, ки таҳқиқот маблағгузории беруна нагирифтааст.

Дастрасии маълумот: Дар доираи ин шарҳ маълумоти нав эҷод ё таҳлил нашудааст; аз ин рӯ, мубодилаи маҷмуаи нави маълумоти таҳқиқотӣ татбиқшаванда нест.

Бархӯрди манфиатҳо: Ҳар се муаллиф дар Advanced Manufacturing EDA Co., Ltd. кор мекунанд. Муаллифон изҳор мекунанд, ки таҳқиқот бидуни робитаҳои тиҷоратӣ ё молиявие анҷом шудааст, ки метавонанд ҳамчун бархӯрди эҳтимолии манфиатҳо арзёбӣ шаванд.

Саҳмҳои муаллифон: Xiaodong Meng — Conceptualization ва investigation; Cai Chen — methodology, investigation ва validation; Jie Ni — supervision. Зикр шудааст, ки ҳамаи муаллифон версияи нашршударо хонда ва тасдиқ кардаанд.

Ҳадди муҳтавои илмӣ: Ин кор шарҳест, ки маълумоти нави эксперименталӣ тавлид намекунад. Принсипҳои ILT, таснифҳои усул, ифодаҳои математикӣ, баёни таърихӣ, намунаҳои иҷроиш ва арзёбиҳои саноатӣ дар мақолаи Verianla ба муҳтавои шарҳи боршуда асос ёфтаанд. Аз манбаъҳои беруна натиҷаи нави эксперименталии ILT илова нашудааст. Рақамҳои иҷроиш, ки дар шарҳ аз дигар таҳқиқотҳо оварда шудаанд, ҳамчун бозёфтҳои эксперименталии худи мақолаи мавҷуда пешниҳод нашудаанд.

Ёддошти номувофиқии дохили манбаъ 1: Матн мегӯяд, ки нашрияҳои солонаи ILT дар соли 2010 бо тақрибан 28 ба авҷ расидаанд, дар ҳоле ки дар Шакли 9, 28 нашрия ба соли 2009 ва 2010 ба 12 нашрия мувофиқ аст. Ин номувофиқӣ дар манбаъ вуҷуд дорад ва хомӯшона ислоҳ нашудааст.

Ёддошти номувофиқии дохили манбаъ 2: Дар бахши сипосгузорӣ тасвирҳои MBMW ҳамчун “Figure 1” ва “Figure 3” зикр мешаванд, дар ҳоле ки дар матни асосии PDF тасвирҳои дахлдор ҳамчун Шакли 13 ва Шакли 16 рақамгузорӣ шудаанд.

Ёддошти истифодаи тасвир: Ҳарчанд мақолаи манбаъ бо иҷозатномаи CC BY нашр шудааст, баъзе тасвирҳо аз манбаъҳои дигар бо иҷозат дубора истеҳсол шудаанд. Дар ин муҳтавои Verianla тасвирҳои аслии манбаъ айнан нусхабардорӣ нашудаанд; ҷараёни усул танҳо бо ҷадвали HTML-и намоён ва намоиши раванди Verianla Live, ки ба муҳтавои манбаъ асос ёфтааст, шарҳ дода шудааст.