A-Train The Seven
...'cause for once, I didn't hate myself.
Vào tháng 3 năm 2025, Đại học Nagoya, Viện nghiên cứu RIKEN, GlobalWafers Japan, iCrstal và Sony Semiconductor Manufacturing công bố đã thành công trong việc tối ưu hóa toàn bộ quy trình bán dẫn một cách liền mạch, từ sản xuất tấm wafer silicon (Si) đến cảm biến hình ảnh CMOS (CIS). Họ cho biết thời gian cần thiết cho việc tối ưu hóa đã được rút ngắn xuống chỉ còn 1/1000 so với phương pháp truyền thống.
Trong việc phát triển các thiết bị bán dẫn tiên tiến, không chỉ nâng cao hiệu suất của thiết bị là quan trọng mà cải thiện hiệu quả phát triển cũng đóng vai trò then chốt. Do đó, việc tối ưu hóa toàn bộ chuỗi quy trình từ sản xuất wafer ở thượng nguồn đến thiết bị ở hạ nguồn là yêu cầu cấp thiết. Tuy nhiên, cho đến nay vẫn chưa tồn tại một cơ chế hiệu quả nào để các công ty sản xuất vật liệu đến thiết bị có thể hợp tác và tối ưu hóa toàn bộ quy trình sản xuất phức tạp đó.
Trong dự án lần này, nhằm mục tiêu cải thiện đặc tính nhiễu của các cảm biến CIS tiên tiến, nhà sản xuất wafer silicon là GlobalWafers Japan và Sony Semiconductor Manufacturing đã cùng nhau hợp tác, thực hiện tối ưu hóa trên toàn bộ quy trình từ đầu đến cuối.
Để phục vụ cho việc tối ưu hóa toàn bộ quy trình, công ty iCrstal đã xây dựng một hệ thống cặp song sinh kỹ thuật số (digital twin), trong khi Viện nghiên cứu RIKEN và Đại học Nagoya đảm nhận việc phát triển các thuật toán tối ưu hóa hiệu quả. Hơn nữa, iCrstal cũng đã phát triển các kết quả nghiên cứu này thành một nền tảng (được gọi là Meta-factory) có khả năng thích ứng cho việc sản xuất các loại thiết bị bán dẫn khác ngoài CIS.
Trong quá trình thực nghiệm, việc tối ưu hóa đã được thực hiện đối với các hàm mục tiêu nhằm đưa mật độ phân bố của các khiếm khuyết được gọi là BMD và phân bố nồng độ tạp chất (Dopant) đến gần hơn với các phân bố lý tưởng mong muốn.
Để tìm ra được điều kiện tối ưu, cần phải thực hiện tìm kiếm qua hơn 10.000 điều kiện khác nhau. Nếu thực hiện quá trình này bằng phương pháp mô phỏng truyền thống (Sim), ước tính mất khoảng 1 năm. Trong quá trình phát triển sản phẩm thực tế, do phải thay đổi các điều kiện ràng buộc và lặp đi lặp lại mô phỏng, việc tối ưu hóa đôi khi có thể kéo dài đến vài năm. Ngược lại, bằng cách sử dụng cặp song sinh kỹ thuật số (AI) phát triển từ dự án này, quá trình tìm kiếm 10.000 điều kiện đã được hoàn thành chỉ trong vòng 8 giờ đồng hồ.
Trong việc phát triển các thiết bị bán dẫn tiên tiến, không chỉ nâng cao hiệu suất của thiết bị là quan trọng mà cải thiện hiệu quả phát triển cũng đóng vai trò then chốt. Do đó, việc tối ưu hóa toàn bộ chuỗi quy trình từ sản xuất wafer ở thượng nguồn đến thiết bị ở hạ nguồn là yêu cầu cấp thiết. Tuy nhiên, cho đến nay vẫn chưa tồn tại một cơ chế hiệu quả nào để các công ty sản xuất vật liệu đến thiết bị có thể hợp tác và tối ưu hóa toàn bộ quy trình sản xuất phức tạp đó.
Trong dự án lần này, nhằm mục tiêu cải thiện đặc tính nhiễu của các cảm biến CIS tiên tiến, nhà sản xuất wafer silicon là GlobalWafers Japan và Sony Semiconductor Manufacturing đã cùng nhau hợp tác, thực hiện tối ưu hóa trên toàn bộ quy trình từ đầu đến cuối.
Để phục vụ cho việc tối ưu hóa toàn bộ quy trình, công ty iCrstal đã xây dựng một hệ thống cặp song sinh kỹ thuật số (digital twin), trong khi Viện nghiên cứu RIKEN và Đại học Nagoya đảm nhận việc phát triển các thuật toán tối ưu hóa hiệu quả. Hơn nữa, iCrstal cũng đã phát triển các kết quả nghiên cứu này thành một nền tảng (được gọi là Meta-factory) có khả năng thích ứng cho việc sản xuất các loại thiết bị bán dẫn khác ngoài CIS.
Trong quá trình thực nghiệm, việc tối ưu hóa đã được thực hiện đối với các hàm mục tiêu nhằm đưa mật độ phân bố của các khiếm khuyết được gọi là BMD và phân bố nồng độ tạp chất (Dopant) đến gần hơn với các phân bố lý tưởng mong muốn.
Để tìm ra được điều kiện tối ưu, cần phải thực hiện tìm kiếm qua hơn 10.000 điều kiện khác nhau. Nếu thực hiện quá trình này bằng phương pháp mô phỏng truyền thống (Sim), ước tính mất khoảng 1 năm. Trong quá trình phát triển sản phẩm thực tế, do phải thay đổi các điều kiện ràng buộc và lặp đi lặp lại mô phỏng, việc tối ưu hóa đôi khi có thể kéo dài đến vài năm. Ngược lại, bằng cách sử dụng cặp song sinh kỹ thuật số (AI) phát triển từ dự án này, quá trình tìm kiếm 10.000 điều kiện đã được hoàn thành chỉ trong vòng 8 giờ đồng hồ.
