Est-il possible d’accélérer le développement des procédés gravure en utilisant les réseaux de neurones?

Le développement et la production de composants électroniques économes en énergie représente un enjeu majeur du secteur de la microélectronique. Pour y répondre, les acteurs tel que CEA-Leti et le CNRS-LTM ne se limitent pas à concevoir, fabriquer, et tester de nouvelles architectures. Ils cherchent également à développer des procédés de fabrication plus respectueux de l’environnement, et investiguent des méthodes originales pour limiter l’impact de ces développements. Des travaux par méthodes numériques sur les étapes de procédés sont déjà menés, que ce soit au CNRS-LTM sur la simulation HPEM des procédés de gravure plasma, ou au CEA-Leti sur l’aide à l’analyse d’images issues de microscopes électroniques. A ce jour, pour devenir prédictif, ces travaux nécessitent encore des validations expérimentales. Tandis que le control de la dimension latérale des motifs formés à l’échelle nanométrique est relativement accessible, par exemple par la technique CDSEM (10 images/mn), l’information en profondeur et le profil des structures gravées nécessitent à ces échelles de recourir à la microscopie électronique en transmission, délicate et extrêmement couteuse en temps (1 image/j). En combinant les résultats de simulations numériques, les caractérisations physiques et l'acquisition rapide d'image SEM le docorant entrainera un réseau de neurone convolutifs afin de prédire les profiles gravés. Ces prédictions seront d'une grande aide, un accélérateur et une source d'économie lors du développement des futures procédés.