申请/专利权人：华南理工大学

申请日：2023-11-23

公开（公告）日：2024-02-20

公开（公告）号：CN117574844A

主分类号：G06F30/398

分类号：G06F30/398;G06F30/27;G06N3/0895

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本发明公开了一种自监督学习的DTCO工艺参数性能规格反馈方法，用于优化芯片设计和制造工艺参数。收集半导体制造相关数据，包括芯片工艺参数和性能规格数据；清洗、归一化和特征化工程数据，为自监督学习模型训练做准备；建立自监督学习模型；使用自监督学习模型预测最佳工艺参数组合，以满足电路性能规格要求，双向地也可以基于电路性能规格需求预测工艺参数；定期验证自监督学习模型性能，基于泛化需求进行自监督学习模型微调，以确保不同材料、不同工艺节点下数据的准确性和稳定性。本发明可以实现DTCO工艺参数性能规格的自监督学习反馈，从而更好地满足半导体制造的性能和品质要求，提升DTCO流程效率。

主权项：1.一种自监督学习的DTCO工艺参数性能规格反馈方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.收集半导体制造相关数据；S2.清洗、归一化和特征化工程数据，为自监督学习模型训练做准备；S3.建立自监督学习模型；S4.使用所述自监督学习模型预测最佳工艺参数组合，以满足电路性能规格要求，或基于电路性能规格需求预测工艺参数；S5.定期验证所述自监督学习模型性能，基于泛化需求对所述自监督学习模型微调，以确保不同工艺节点下数据的准确性和稳定性。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南理工大学 一种自监督学习的DTCO工艺参数性能规格反馈方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD