אין ספק כי הקִדמה הטכנולוגית חייבת לא מעט למזעור מעגלים משולבים (שבבים) ויחד עם זאת אלו מייצרים אתגרים לא פשוטים. כיצד ניתן לפקח על ייצור שבבים בסקלה של ננומטרים? עם שאלות אלו מתמודד ד"ר בעז כהן, מנהל קבוצת אלגורתמי לימוד מכונה (Machine Learning) באפלייד מטריאלס. "הקבוצה היא חלק ממחלקת האלגוריתמים שבחטיבת פיתוח המוצרים. הקבוצה מונה כ־15 חוקרים, רובם ככולם בעלי תארים מקדמים, ומעניקה שירותי פיתוח אלגוריתמי ML לפרויקטים השונים בחברה. רוב חברי הקבוצה יושבים במרכז הפיתוח ברחובות, אבל יש לנו נציגים מקומיים אצל הלקוחות הגדולים. בנוסף לעבודה השוטפת עם הפרויקטים, אנו מעורבים גם במספר פרויקטים מול האקדמיה במסגרת מאגדים של רשות החדשנות."

בעז כהן

עם איזה בעיות אתם ניצבים כיום ואיך זה שונה מבעבר? 

"הבעיות בגדול הן אותן בעיות - גילוי וסיווג פגמים, סינון התראות שווא ו־nuisances, ניצול אינפורמציה של CADואיכות תמונה. השוני לעומת העבר הוא שתהליכי הייצור המתקדמים - 10 ננומטר ומתחת - פחות יציבים ולכן יש צורך לפתח יכולות שיתגברו על חוסר היציבות ושניתן יהיה לקנפג אותם בעזרת כמות קטנה של נתונים. בנוסף, קיים הצורך לחבר את הפתרונות מורכבים לרמת המפעילים בשטח. זהו אתגר ה- Ease Of Use."

האם אלגוריתמים של למידה עמוקה יכולים להחליף את העובדה שנעשית היום? 

"בחלקה. ישנן עבודות רבות בתחום וגם אנו עוסקים בכך. במקומות בהם יש כמות גדולה של תמונות, ניתן יהיה להשתמש בהם כדי לקצר את זמני הפיתוח המסורתיים באופן משמעותי. מצד שני, יש תחומים בהם קיימת כמות מוגבלת של תמונות מראש או שהידע הקיים אשר אינו מיוצג על ידי רשתות מהווה נקודת פתיחה הכרחית שיש לנצלה."

האם יש מספיק צילומים כדי שהמחשב יוכל להפיק תובנות ולנתח את הצ'יפים? 

"תלוי בעומק התובנות והניתוח הנדרשים. ברמה העקרונית, בידי הלקוחות שלנו בסיסי נתונים גדולים שיכולים להוות בסיס לפיתוחים האמורים. לא תמיד יש יתרון בשימוש רק בנתונים הנמצאים בידי הלקוחות ויש לפעמים יתרון וצורך להשתמש בנתונים שמיוחדים למכונות הבדיקה שלנו. נראה שלא כל הצרכים יכולים להתממש רק תוך שימוש בכמות נתונים – גדולה ככל שתהיה, ונראה שהשימוש במודלים פיזיקליים ומתמטיים לפתרון הבעיות העומדות בפנינו לא עומד להעלם."

מהי מדידת השבבים ואיך היא מתבצעת? 

"על מנת לבקר תהליך (בעיקר בשלבי הליטוגרפיה) רצוי לאתר את הבעיות ולכוון את מכונות הייצור (מכונות ה־Process) עוד לפני היוצרות התקלה (נתק, קצר וכיוצא בזה). לצורך כך פותחו אוסף של מדידות (CD metrology) שמודדות את הממדים הקריטיים (לדוגמה: רוחב קוים, עובי חורים וכן הלאה) עליהם ניתן יהיה לבצע בקרה ובעזרתם ניתן יהיה לכוון - בזמן פיתוח התהליך ואחר כך גם בזמן אמת תוך כדי היצור -את מכונות הייצור."

חוק מור עובד כבר מאז שנקבע, עוד כמה שנים לדעתך ניתן יהיה לעמוד בו ולייצר צ'יפים ואיך עם התקדמות המזעור אפשר יהיה בעתיד למדוד רכיבים כל כך קטנים?

"התעשייה מחפשת פתרונות לנושא, ונראה שאחד הכיוונים הוא שימוש נרחב יותר במכונות SEM (מיקרוסקופ אלקטרוני סורק בעל רזולוציה טובה בהרבה מהמכונות האופטיות המקובלות כיום) גם לצורכי inspection ולא רק לצורכי Review."

מה אתה צופה בעתיד ואיזה פיתוחים עומדים היום בקנה?      

"הרבה עבודה מעניינת... השילוב של הקטנת הממדים, העמקת המבנים והיכולות המקדמות של עולמות ה־CV וה־ML מבטיחים זאת!"

ד"ר בעז כהן משתתף יחד עם רבים וטובים בכנס  IL DevCon 2017. בכנס יספרו לכם עוד על ML ועל האתגרים השונים בעולמות אלו. הכנס יתקיים במלון הילטון בתל אביב. להרשמה לכנס לחצו כאן.