가우스랩스와 SK하이닉스, AI 기반 반도체 계측 기술 최신 결과 발표

    SK하이닉스와 가우스랩스는 캘리포니아 새너제이에서 열린 국제학술대회 ‘SPIE AL 2024’에 참가해 AI 기반 계측 최신 기술을 바탕으로 한 2편의 논문을 발표했다고 오늘 밝혔습니다. SK하이닉스는 반도체 수율 및 생산성 향상을 위해 다양한 분야에서 Gauss Labs와 긴밀히 협력해 왔으며, 이번 협력의 결과를 이 두 논문에 게재했습니다.

    Gauss Labs는 “Model Aggregation for Virtual Metrology for High-Volume Manufacturing”이라는 논문에서 AI 기반 가상 계측 솔루션인 Panoptes VM(Virtual Metrology)의 예측 정확도를 높이는 알고리즘인 “aggregated AOM”을 소개합니다. SK하이닉스는 2022년 12월 도입한 이후 Panoptes VM을 사용해 지금까지 5천만 개가 넘는 웨이퍼에 대한 가상 측정을 수행했습니다. 이는 초당 1개 이상의 웨이퍼에 해당합니다. 이 기술 덕분에 회사는 공정 가변성을 29% 개선할 수 있었습니다.

    Gauss Labs의 최신 알고리즘, 집약된 AOM, 풀 처리 기계, 챔버 등이 동일한 패턴을 공유하여 함께 모델링합니다. Gauss Labs에 따르면 이는 데이터 부족 문제를 해결하는 동시에 예측 정확도를 더욱 향상시킵니다. Gauss Labs는 두 번째 논문인 “측정 처리량을 향상시키는 범용 디노이저”에서 CD-SEM 이미지에서 무작위 변형(노이즈)을 제거하는 “범용 디노이저”를 소개합니다. CD-SEM 이미지의 측정은 나노미터 규모로 수행되므로 정확하게 측정하려면 노이즈를 제거하는 것이 매우 중요합니다.

    Gauss Labs의 Universal Denoiser는 AI를 사용하여 다양한 유형의 이미지에서 노이즈를 한 번에 제거합니다. Gauss Labs는 SK하이닉스와의 일련의 광범위한 테스트를 통해 기존 기술에 비해 이미지 획득 시간이 최대 1/4로 단축되는 것을 관찰했습니다. Gauss Labs는 이 기술이 계측 장비의 생산성을 42% 향상시킬 것으로 기대한다고 밝혔습니다.

    Gauss Labs의 마이크 김 대표는 자신의 회사가 실제 반도체 제조공장에 산업용 AI를 적용하기 위한 연구개발을 진행하고 있다고 말했습니다. “우리는 제조 혁신을 위한 혁신적인 AI 기반 솔루션을 계속 출시할 것입니다.”