韩国半导体制造引入AI技术 4小时可完成不良原因验证

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　　SemiAI的技术竞争力在于将半导体制造现场积累的工艺知识与AI相结合。由于半导体制造数据属于企业核心营业秘密，外部企业难以充分获取实际工艺数据，AI训练与技术验证因此受到制约。该公司利用“虚拟晶圆厂”技术，基于池泰权积累的工艺知识及物理、数学原理，以虚拟数据模拟实际制造现场可能出现的多种情况，降低对真实工艺数据的依赖，使AI学习各类缺陷发生条件与模式。同时，公司借助AI代理分析工艺、设备与晶圆数据之间的关系，推导并验证缺陷原因假设，不仅寻找数据相关性，还进一步推断引发缺陷的原因。

　　长期来看，SemiAI计划实现半导体超人工智能，使AI能够超越工程师的分析能力，自主发掘复杂的良率问题，并按工艺环节连接预测与原因分析，在工程师批准下测试改善方案。

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　　池泰权曾在英特尔、泛林研究、ASML、三星电子、SK海力士等全球半导体企业任职，在现场工作中直接体会到良率分析的困难。他指出，在庞杂的工艺数据中查找缺陷原因并验证改善条件，很大程度上取决于工程师个人的经验与能力。为解决这一问题，他于去年1月创立SemiAI，目标是打通工艺、设备与量测数据，并以AI自动完成工程师建立假设并验证的过程。

　　【CNMO科技消息】据CNMO科技了解，韩国半导体AI企业SemiAI代表池泰权近日表示，将AI引入半导体制造工艺后，在数千片晶圆数据中建立并验证超过300万条假设仅需4小时，若由人工逐一确认则需数月时间。该公司开发的缺陷预测与原因诊断软件“SMILE”，通过AI分析半导体制造过程中产生的大量数据，定位缺陷原因并支持良率改善，核心在于将原本依赖工程师经验与判断的工艺分析自动化，从而缩短分析时间、降低成本。

　　池泰权表示，半导体制造AI的可信度并非仅靠收集大量客户数据就能获得，公司通过反映工艺知识的虚拟晶圆厂学习多种条件，并与实际晶圆厂测量值比对，以确认合成数据遗漏之处，从而提升可信度。

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