автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Моделирование процессов информационногообеспечения микроэлектронной технологии сприменением методов искусственного интеллекта

На правах рукописи УДК 681.3.06:621.3

Р Г б од

Веденин Константин Валерьевич < , ? .

Моделирование процессов информационного обеспечения микроэлектронной технологии с применением методов искусственного интеллекта

пециальность: 05.13.16 - Применение вычислительной техники, атематического моделирования и математических методов в аучных исследованиях

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва, 2000г.

Работа выполнена в "МАТИ" - Российском Государствен^ Технологическом Университете им. К..Э. Циолковского

Научный руководитель

доктор технических наук, професссор А.В.Черняев

Официальные оппоненты

Ведущая организация

доктор технических наук, професссор В.П.Торчигин кандидат технических наук, доцеш Г.В.Воробьев

ОАО "НИЦЭВТ" (Научно -исследовательский центр электронной вычислительной техники)

Защита состоится " марта 2000 года в ^ часов в аудито] на заседании диссертационного совета Д.063.56.02 в "MAI - Российском Государственном Технологическом Университ им. К..Э. Циолковского по адресу: Москва, ул. Оршанская, д. 3.

С диссертацией можно ознакомиться в бибилиотеке МАТР РГТУ.

Автореферат разослан 2000 г.

Отзывы в двух экземплярах, заверенные печатью, прос направлять по адресу: 121552, г. Москва, ул. Оршанская, МАТИ - РГТУ, Ученому секретарю диссертационного сое Д.063.56.02.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д.063.56.02 доктор физико - математических Е.В. Метелкин

наук, профессор

Общая характеристика работы актуальность проблемы

[а фоне высочайшей степени автоматизации современных роцессов проектирования, производства и контроля сложных ехнических устройств становится очевидной актуальность адачи оптимального выбора (или создания) адекватных [нформационных средств и технологий для анализа, •птимизации и инновации сложных технологических процессов 1икроэлектроники. Представляется, что одним из важных путей »ешения этой проблемы должна лежать разработка и интеграция ¡аз технологических знаний в комплексные системы фоектирования, производства и контроля. Поэтому задача шределения принципов построения и основ функционирования Систем, Основанных на Знаниях (СОЗ) в области сложных технологий несомненно является весьма важной и актуальной. Ясно, что без решения этой задачи затруднятся развитие систем 1втоматизированного проектирования и производства (CAD/CAM) МЭА, а также комплексных систем управления качеством.

Бурное развитие вычислительной техники и ее тотальное применение в наукоемких отраслях промышленности привело к возможности накапливать, анализировать и использовать громадные объемы «машинной» информации. Это делает актуальной задачу выделения из этого массива разнородных данных специфических «машинных знаний», т.е. извлечения семантически важной для данной предметной области информации

Основные сложности связаны с плохой структурированностью и семантической неоднородностью технологических знаний, интуитивным характером многих из них и соответствующей трудностью их вербализации, с неоднозначностью интерпретации знаний и сложностями при оценках их'полноты. К этому следует добавить ярко выраженную семантическую зависимость структур, логики и даже принципов построения баз технологических знаний. Кроме того,

технологические базы знаний отличаются неполнотой знаний, \ возможной противоречивостью, избыточностью стохастическим характером многих из них. При этом, однак имеются широкие возможности использования для пополнения развития знаний огромных массивов экспериментальных данны полученных в процессе производства, контроля и эксплуатащ сложных технических устройств. К тому же, для различив технологических процессов и маршрутов обычно существуй достаточно определенные ограничения, критерии оптимальное! и закономерности построения.

Цель работы и задачи исследования

Основной целью диссертационной работы является разработк теоретическое обоснование и апробация использования метод« ИИ при моделировании процессов информационно обеспечения микроэлектронной технологии.

Основными задачами работы являются

1. Разработка основных принципов функционирования архитектуры Системы, Основанной на Знаниях (СО!: применяемой в предметной области микроэлектроники.

2. Развитие теории и разработка методов поиска и первично интеллектуального анализа технологической информации выделение из нее структурированных знаний.

3. Определение основных характеристик технологически информации, используемой в микроэлектронной технология

4. Разработка обобщенной математической моде, технологического процесса с использованием искусственш нейронных сетей.

5. Экспериментальная проверка и верификация обобщенн математической модели технологического процесса ионн обработки материалов.

етоды исследования

процессе выполнения работы применялись аналитические и спериментальные методы исследования. Аналитические зтоды базировались на положениях теории матричного счисления, теории искусственного интеллекта, теории :роятности, нечеткой логики, теории искусственных нейронных :тей.

аучная новизна работы

овые результаты, полученные в диссертационной работе, зстоят в следующем:

. Разработаны структура и основные принципы

функционирования СОЗ, используемой в предметной области моделирования технологических процессов

микроэлектроники. Предложена архитектура СОЗ, используемой в предметной области моделирования технологических процессов микроэлектроники. . Впервые предложен и разработан метод согласования экспертных и «машинных» знаний, получаемых из информации, описывающей технологические процессы микроэлектроники.

Предложен алгоритм извлечения структурированных знаний из массивов информации, описывающих технологический процесс микроэлектроники. I. Предложена, разработана и реализована математическая модель технологического процесса ионной обработки материалов с использованием искусственных нейронных сетей.

На защиту выносятся следующие результаты:

1. Структура и основные принципы функционирования СОЗ, используемой в предметной области моделирования технологических процессов микроэлектроники.

2. Алгоритм извлечения «машинных» знаний из массивов информации, описывающих технологический процесс

б

микроэлектроники.

3. Алгоритм согласования экспертных и «машинных» знаш применительно к предметной области моделирован технологических процессов микроэлектроники.

4. Математическая модель технологического процесса ионн обработки материалов, разработанная с использовани искусственных нейронных сетей.

Внедрение результатов работы

Разработанное методическое и программное обеспечен использовалось в учебном процессе по курсам "Интеграц технологических процессов микроэлектроники" и "Систе!^ искусственного интеллекта" при подготовке магистров специальности "Проектирование и технология ЭВС" в МАТЙ РГТУ им. К.Э.Циолковского и в ходе проведения НИР №1421 г № 1.1517.96.

Апробация работы

Основные результаты работы докладывались и обсуждались

следующих научно-технических конференциях:

1. Всероссийская научно-техническая конференция Электроника и информатика - 95 ", Зеленоград, 1995

2. Научно-техническая конференция XXII Гагаринские чтеш Москва, 2-6 апреля 1996г.

3. Международная научно-техническая конференция 1Е1 ГААП, Санкт-Петербург, 9-13 июля 1996 г.

4. Третий Всероссийский семинар «Физические и физш химические основы ионной имплантации», НИФТ Н.Новгород, 24 сентября 1996г.

5. Всероссийская научно-техническая конференция " Нов материалы и технологии Москва, 4-5 февраля 1997г.

6. Научно-техническая конференция XXIII Гагаринские чтеш Москва, 8-12 апреля 1997г.

7. Всероссийская научно-техническая конференция XX Гагаринские чтения Москва, 7-11 апреля 1998г.

Всероссийская межвузовской научно-техническая конференция студентов и аспирантов "Микроэлектроника и информатика - 98 ", Зеленоград, 20-22 апреля 1998г. Всероссийская научно-техническая конференция "Новые материалы и технологии НМТ - 98" Москва, 17-18 ноября 1998 г.

Международная научно-техническая конференция XXV Гагаринские чтения Москва, 4-9 апреля 1999г.

^бликации

1 материалам и результатам диссертации опубликованы 4 атьи, 9 докладов и тезисов, 2 отчета по НИР.

Содержание работы

труктура и объем диссертации

иссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и эиложений, изложенных на 94 страницах, включая 12 рисунков 14 таблиц, а также списка литературы из 79 наименований.

о введении определяются цель работы и задачи исследования, писываются методы исследования и научная новизна работы, казываются результаты, выносящиеся на защиту, еречисляются публикации по теме диссертационной работы и аучно - технические конференции, на которых обсуждались и

окладывались основные результаты. «

первая глава посвящена анализу применения методов

искусственного интеллекта при построении сист информационного обеспечения процессов микроэлектром технологии.

к

Анализируется современный уровень развития информационн технологий. Приводятся примеры использовав информационных систем в области микроэлектронн технологий. Подробно рассматриваются основн характеристики информационных систем, решаемые ими зада1 Отдельно анализируются информационные систеь использующие в своей работе методы искусственнс интеллекта. Рассматривается практическая важность значимость использования методов искусственного интелле] при комплексном моделировании технологических процесс микроэлектроники. Поясняется актуальность выбрашк направления исследований и разработок.

Во второй главе предлагается разработанная структура архитектура Системы, Основанной на Знаниях, предназначена для использования в микроэлектронной технолог] Рассматриваются основные характеристики и принци построения СОЗ. Определяются дополнительные услов накладываемые предметной областью произволе! микроэлектронной аппаратуры на разработ

специализированных СОЗ:

1. Способность к совместному использованию машинных знан и знаний экспертов, для получения более правдоподобн решений или проверке полученных.

2. Наличие достаточно мощного аппарата отбора данных I пополнения СОЗ, учитывающего сложный хараю технологических знаний и данных. Данный блок доля обладать методами и алгоритмами сложного анализа, и обработки данных, обеспечивать получение знаний от экспер поддержку целостности и непротиворечивости. Поскольку внешней среды могут поступать разнообразные данш необходимо выполнять их преобразование. При перемещен знаний (данных) в СОЗ их значения должны быть представлень непротиворечивом виде. Это также должно применяться

генерации любой производной информации, не содержащейся в твном виде в СОЗ.

5. Наличие возможности анализировать правила и выводы, толученные от эксперта в процессе обучения СОЗ, и шрректировать работу СОЗ. Должны быть предусмотрены лроцедуры проверки данных и знаний - процедуры для изображения источников данных и знаний на экране для определения потенциально неверных или противоречивых шаний и данных. Здесь могут быть использованы разнообразные шалитические функции от числового анализа до передовых шалитических методов и методов искусственного интеллекта нейронные сети, нечеткая, многозначная и физическая логика и

Подробно разбирается архитектура СОЗ в области моделирования технологических процессов микроэлектроники, юстоящая из следующих блоков ( рис. 1).

Рассматривается каждый Блок в отдельности, архитектура, финципы его функционирования, предназначения и взаимосвязь другими блоками системы. Анализируются операции «влечения и применения необходимых знаний, механизм оценки (остоверности предлагаемых решений, механизм формирования (бъяснений, операции накопления и хранения знаний и данных, ;хема функционирования блока математического

юделирования. Отдельно разбирается работа Блока Триобретения знаний, алгоритм и схема пополнения баз данных [ знаний СОЗ, использующая в своей работе методы [скусственного интеллекта.

Для устранения противоречия при пополнении СОЗ фименяется алгоритм вычислений с использованием факторов веренности, предназначенных для измерения степени начимости данной информации.

Рис.1. Архитектура Системы Основанной на Знаниях в области моделирования технологических процессов ми«роалеггроиики ^Информационные ■.» ^ управляющие -—► данные)

Третья глава посвящена разработанному метсц автоматизированного анализа данных и выбора информации I технологических маршрутов для комплексного моделирован! процессов микроэлектроники.

Подробно анализируются особенности технологическс информации.

Рассматриваются особенности механизма поиска требуемс

информации в технологическом маршруте микроэлектронной технологии.

Цель поиска (отбора знаний) - определение наиболее важные факторы, влияющие на проведение технологического процесса (операции) для дальнейшего их использования в виде информации, подающейся на вход алгоритма, моделирующего технологический процесс.

Используется следующая последовательность определения наиболее важных (критичных) факторов:

1. Опрос экспертов

2. Поиск в базе знаний (архиве)

3. Объединение полученных результатов и определение искомых факторов.

Процесс получения знаний состоит из серии напряженных систематических интервью, обычно продолжающихся в течении многих месяцев. Во время бесед эксперту даются для решения задачи, близкие к реальным и того же типа, на решение которых ориентируется создаваемая СОЗ.

В процессе наблюдения за экспертом пытаются определить общие принципы, дедуктивные шаги, которые дают причинно -следственные связи между различными этапами общего процесса решения задачи.

Важную роль при построении модели поиска (отбора) знаний из информации играет выбор адекватного представления знаний. Для предметной области технологических процессов производства микроэлектронной аппаратуры на наш взгляд наилучшим образом подходит представление посредством семантических сетей. Семантическая сеть в данном случае является неким универсальным представлением, поскольку система правил может быть получена из сетевого представления либо на основе смешанных вычислений, либо может присутствовать в сети как ее подсеть. Семантическую сеть представляется в виде = Р, Я, Б),

где

О - множество свойств базы знаний;

Р - множество событий, подмножества которого (возможно пересекающиеся) составляют разделы БЗ; II - множество отношений на событиях БЗ; Б - множество функций - фиксированные в

рассматриваемой предметной области способы вычисления значений каких - то признаков, если известны значения других признаков.

Предлагается общая схема алгоритма выявления семантических связей из технологической информации включающая обнаружение в тексте предикаторов и (или) синтаксем, выделение предикативных структур и отнесение выделенной структуры к тому или иному типу семантической связи.

В результате выполнения поиска в Базе знаний и опроса специалистов (экспертов) получено 2 набора факторов, оказывающих влияние на исследуемые критерии качества. Необходимо отобрать наиболее важные факторы, или, другими словами, определить истинность того либо другого набора факторов. Данную задачу достаточно сложно решить стандартными логическими методами. Применение же методов нечеткой логики дает положительные результаты. Кроме того, поскольку математическая логика опирается на точные формализмы и не содержит нечеткостей, то для того, чтобы сделать модель более адекватной реальной действительности, требуется использовать теорию и методы представления и обработки нечеткостей.

Для решение данной проблемы используем модифицированную схему Шортлиффа , применив к ней так называемые факторы уверенности в качестве меры доверия (недоверия) к определенной гипотезе.

С¥ (Н,Е) = МВ (Н,Е) - МИ (Н,Е)

где

СР - фактор уверенности в гипотезе Н при выполнении свидетельства Е,

МВ - мера увеличения доверия гипотезе Н при наличии

свидетельства Е,

МЫ - мера увеличения недоверия гипотезе Н при наличии свидетельства Е.

Фактор уверенности позволяет комбинировать меру доверия и недоверия в единственное число, что позволяет упорядочить гипотезы по их важности. Определим меры доверия и недоверия:

МВ(Н,Е) = I = 1

|тах{Д# | Е),Р(Н)} - Р{Н)

МИ(Н,Е) = I '' °™РФ) = 0

[тт{Р(Н\Е),Р{Н)}-Р(Н)

Для нейтрализации влияния «случайных выбросов»:

ср= МВ-МЫ 1-шт {МВ,МЩ

Факторы уверенности различных правил, включающие одинаковые гипотезы, вычисляются путем комбинирования для уже определенных факторов уверенности

СР, + СБ 2 ( 1 - СИ, ), если оба > О

СРсотЦСБ, ,СБ 2 )= /

СРх + СР,

1 -тт{| СР^ \,\СРг |}

,если знаки различны

СБ, + С£г (1 - СБ, ), если оба < О

г

Предлагается математическая модель технологического процесса производства микроэлектронных устройств, разработанная с использованием аппарата ИИ - искусственных нейронных сетей. Систематизируется множество воздействующих на критический параметр процесса факторов. Для расчета моделируемого показателя качества операции на основе экспериментальных данных используются методы ИИ. Применяется многослойная искусственная нейронная сеть с прямым распространением, с нелинейными элементами. В качестве алгоритма обучения сети используется метод обратного распространения ошибки.

В четвертой главе проводится экспериментальная проверка адекватности нейросетевой модели технологического процесса производства микроэлектронных устройств. Определяются основные требования к тестовому технологическому маршруту. Анализируется методика проведения эксперимента.

В качестве тестовых рассматриваются технологические процессы воздействия ионов на кремнивые структуры: низкоэнергетичные - процесс плазмохимического травления (ПХТ) монокремния в гексафториде серы ББ 6 через маску из термически выращенной двуокиси кремния и высокоэнергетичные - процесс ионной имплантации молекулярных ионов фторидов фосфора РБ*.

Моделируемыми показателями качества были выбраны хредняя скорость травления монокремния селективность

травления кремния относительно двуокиси кремния з(81/8Ю2), неравномерность скорости травления кремния на пластине г(У51)

для процесса ПХТ и величина коэффициента диффузии фосфора в присутствии фтора ТУРР в кремнии для процесса ионного легирования

В качестве параметров, задающих режим указанной операции (операционных параметров), использовались давление рабочего газа р, мощность ВЧ разряда и расход рабочего газа

<3 (ПХТ) и энергия внедрения Е, доза имплантации Ф и температура отжига Т (ионное легирование).

При построении эксперимента (разработке модели искусственной нейронной сети) варьировались три параметра структуры нейронной сети и процесса обучения: количество промежуточных нейронов Ь, скорость обучения Г|, импульс а. При варьировании факторов исследовались две важнейшие характеристики нейронной сети: точность обучения и способность прогнозирования.

Для каждого набора параметров при небольшом количестве циклов обучали и тестировали нейронную сеть на основе полученных экспериментальных данных, далее рассчитывали среднеквадратические ошибки обучения и прогноза. Предварительный анализ показал, что оптимальные результаты получаются при уменьшении скорости обучения и повышении коэффициента импульса, а также при увеличении количества промежуточных нейронов. Однако при этом значительно возрастает длительность обучения. При значении коэффициента т% равном 0.5, наблюдается "паралич обучения сети" (ПХТ). По результатам экспериментов были составлены линейные полиномы для всех выходов сети.

Анализ линейных полиномов показал, что наибольшее влияние на точность нейросетевой модели оказывает коэффициент скорости обучения. Чем ниже данный коэффициент, тем точнее обучается сеть.

Результаты моделирования анализируются на предмет их соответствия экспериментальным данным, полученным другими источниками.

Основные результаты и выводы:

1. Разработана структура и основные принципы

функционирования Системы, Основанной на Знаниях (СОЗ), используемой в предметной области моделирования технологических процессов микроэлектроники. Подробно рассмотрены основные характеристики технологической

информации.

2. Предложена архитектура СОЗ, используемой в предметной области моделирования технологических процессов микроэлектроники. Описаны основные блоки СОЗ, их взаимодействие и функционирование.

3. Предложен метод согласования экспертных и «машинных» знаний, получаемых из массивов информации, описывающих технологические процессы микроэлектроники, с применением нечеткой логики.

4. Рассмотрена схема извлечения структурированных знаний из информации, описывающей технологический процесс микроэлектроники. Предложен алгоритм извлечения знаний и формирования семантической сети на их основе.

5. Предложена, разработана и реализована математическая модель технологического процесса микроэлектроники с использованием искусственных нейронных сетей. Проведено моделирование и верификация на тестовой технологической операции.

Основные результаты работы опубликованы в

1. А.В.Черняев, К.В.Веденин. // Моделирование процеса диффу зии бора в слоях кремния, имплантированные молекулярными ионами BF+2. Материалы Всероссийско! научно - технической конференции " Электроника i информатика - 95 ", Зеленоград, 1995г, с. 72-73.

2. А.В.Черняев, К.В.Веденин // Проблема выбора СУБД для ана лиза сложных технологических процессов. Материал! международной конференции IEHS. Санкт-Петербург, 9-1 июля 1996 г., с 14 - 15.

3. А.В.Черняев, З.В.Кичкина, К.В.Веденин // Моделировани процессов имплантации молекулярных ионов в кремний арсенид галлия. Материалы 3-го Всероссийского семинар «Физические и физико-химические основы ионно имплантации», 24 сентября 1996г., Н.Новгород, с. 106-107

4. А.В.Черняев, К.В.Веденин // Проблемы разработ* многослойных структур для нанотехнологий. Новь

материалы и технологии. Сборник статей. - М.: МАТИ -РГТУ, 1996г., с.141 - 146

5. А.В.Черняев, К.В. Веденин // Интеграция баз технологических данных в системы управления качеством микроэлектроники. Материалы Всероссийской научно -технической конференции" Новые материалы и технологии ", М., 4-5 февраля 1997г., с.55.

6. А.В.Черняев, К.В.Веденин. //Интеграция баз данных и знаний в системы управления качеством микроэлектронной технологии. XXIII Гагаринские чтения. Тезисы научной конференции. М., 8-12 апреля 1997г., с. 5-6.

7. Черняев A.B., Веденин К.В. Особенности построения баз технологических данных в микроэлектронике. // Электронная Техника, Сер.З, Микроэлектроника. 1997, - Вып. 1(151), стр. 6 -9.

8. А.В.Черняев, К.В.Веденин. П Разработка тестов для систем управления базами данных технологической информации. XXIV Гагаринские чтения. Материалы Всероссийской молодежной научной конференции. М., 7-11 апреля 1998г., с. 5657.

9. К.В.Веденин. // Особенности архитектуры систем управления базами данных и знаний технологической информации. Материалы Всероссийской межвузовской научно технической конференции студентов и аспирантов " Микроэлектроника и информатика - 98 ", Зеленоград, 20-22 апреля 1998, с. 18.

10. К.В.Веденин. // Особенности построения экспертных систем в области производства и анализа качества микроэлектронной аппаратуры. "Новые материалы и технологии НМТ - 98" Материалы Всероссийской научно - технической конференции. Москва, 17 -18 ноября 1998 г. с. 275 - 276.

11. К.В.Веденин. // Применение нейронной сети в экспертной системе для анализа данных технологических маршрутов микроэлектроники. XXV Гагаринские чтения. Материалы Международной молодежной научной конференции. М., 4-9 апреля 1999г., с. 105- 106.

12. А.В.Черняев, К.В.Веденин. // Особенности построения экс-

пертных систем в области производства микроэлектронной аппаратуры. "Электронная Техника", Сер.З,

Микроэлектроника. (В печати)

13. А.В.Черняев, К.В.Веденин. // Архитектура построения Систем, Основанных на Знаниях в области микроэлектронной технологии. Сборник трудов МАТИ 1999 г. (В печати)

14. А.В.Черняев, К.В.Веденин. // Разработка научных основ синтеза баз знаний и экспертных систем при построении микропроцессорных систем комплексной обработки информации. Отчет по НИР №1421 г/1, 1996 г. Главы 2, 3.

15. А.В.Черняев, К.В.Веденин. // Разработка научных основ и принципов построения баз технологических данных и знаниЕ для информационных и экспертных систем управленш качеством. Отчет по НИР № 1.1517.96., 1999г., Разделы 1.3 2.2, 2.3,3.2.