半導体製造プロセスの全体最適化でノイズ低減を実現

アイクリスタル、グローバルウェーハズ・ジャパン、名古屋大学 未来材料・システム研究所、ソニーセミコンダクタマニュファクチャリングの研究グループは、仮想空間上に構築したデジタルツインを接続して高速に最適化するプロセス全体最適化プラットフォーム「メタファクトリー」を用いてSiウェハ製造からCMOSイメージセンサー(CIS)製造まで合計30工程を一気通貫で最適化し、実ラインでの試作にて従来品比で約70％のノイズ特性を改善することに成功したことを発表した。

CMOSイメージセンサの高性能化として、暗所での撮影や高速撮影などにおけるノイズ特性の改善が求められており、そのためにはウェハ製造からデバイス製造にまたがる数十工程で変動するウェハ内部の不純物濃度分布や欠陥密度分布をデバイス構造に応じて適切に制御する必要がある。しかし、従来型の個々のデバイス製造工程の最適化では、複数工程間の相互の影響を考慮しきれず、性能向上には限界があり、プロセス全体での最適化が求められるようになっているが、そうした仕組みは存在しなかったという。

  • 半導体デバイス製造工程の模式図

    半導体デバイス製造工程の模式図 (出所:ソニーセミコンダクタソリューションズ)

5つの技術をポイントに据えて開発を推進

そこで研究グループは今回、デジタルツインを用いて製造プロセス全体を企業横断で最適化する新たなプラットフォーム「メタファクトリー」の構築を目指した技術開発とその有効性を検証する実ラインでの試作を行ったという。

具体的には、「欠陥シミュレーション」、「デジタルツイン」、「カスケード最適化アルゴリズム」、「メタファクトリー」、「実証試作」の5つの技術開発をポイントに据えて実施。欠陥シミュレーションはグローバルウェーハズ・ジャパンとソニーセミコンダクタマニュファクチャリングが中心となって開発を進め、ウェハ製造で発生する欠陥や不純物がデバイス工程を経て最終特性にどのように伝搬・影響するかを予測可能としたとのことで、これにより、材料起因の変動要因とデバイス特性の関係を定量的に結び付ける基盤を確立したとする。

また、デジタルツインとカスケード最適化アルゴリズムの開発はアイクリスタルと名古屋大学が主導する形で進められ、欠陥シミュレータとAI技術を組み合わせることで、プロセス条件からウェハ内部の欠陥分布を高速に予測するデジタルツインを工程ごとに作製し、それらを直列に組み合わせることで、工程や企業の枠を超えた一気通貫の全体最適化を実現。その結果、従来のプロセスシミュレータに比べ計算時間を約1/1000に短縮し、現実的な時間で膨大なプロセスパラメータの最適化を可能にしたとする。

さらに、アイクリスタルを中心に開発が進められたメタファクトリーでは、デジタルツインを企業間でセキュアに統合したことで、上流から下流にかけて欠陥や不純物の挙動を連続的に予測する機能や、所望のウェハを得るためのプロセス条件を全体最適化する機能を実現したという。

最終的に、これらを統合したプラットフォームを通して得られた最適プロセス条件に基づく形で、グローバルウェーハズ・ジャパンならびにソニーセミコンダクタマニュファクチャリングの実生産ラインにて実証試作を実施したところ、従来比で約70％のノイズ低減に成功したとする。

  • メタファクトリーの全体像と実証成果

    メタファクトリーの全体像と実証成果。従来手法による量産品とメタファクトリーで導出した最適条件の試作品のノイズ特性を比較したヒストグラムにおいて、試作品は従来品の平均値に対して70％の性能改善が見られたという (出所:ソニーセミコンダクタソリューションズ)

研究グループでは、従来の技術開発では年間数％の改善である中、一度の最適化で約70％の低減を実現した今回の結果は革新的であり、半導体製造における全体最適化の有効性を初めて実証したものだと説明しているほか、企業間で自社のプロセス情報を直接開示することなく、最終工程の出来栄えを軸に議論できる新たな仕組みを整えることができたとしている。

なお、今回開発されたメタファクトリーの基盤技術は、半導体分野のみならず、原料からデバイス、モジュールに至るまでの広範な製造プロセスに対して展開可能であることから、研究グループでは今後、プロセス横断、企業横断の製造課題を抱える多様な産業への展開を目指していきたいとしている。