[16p-A402-1~10] What is Plasma-Driven Science - Expectations for New Developments in Plasma Processes

[16p-A402-4] 【Highlighted Presentation】Development of Leaning Algorithm for Improving Precision of Etching Depht Monitor Using Machine Learning

〇Soichiro Eto¹, Nakamoto Shigeru², Fukuchi Kosuke² (1.Hitachi, Ltd., 2.Hitachi High-Tech Corp.)

Keywords:etching, end point detection, machine learning

プラズマエッチングにおける機械学習を用いた終点判定では，エッチング対象ウェハの加工形状が学習データと異なる場合，終点判定の精度が低下する。そのため，ウェハ間の加工形状ばらつきを有する量産工程においては，未学習の加工形状ウェハを学習データに加える学習モデル更新が必要である。本研究では量産工程に対応した学習モデルの更新アルゴリズムを提案し，シミュレーションにより終点判定精度を評価した。