C-008
CNNを使用したLSIレイアウトの不良位置推定法に関する考察

◎藤田　樹・永村美一（都立大）・新井雅之（日大）・福本　聡（都立大）

近年，LSIの不良の原因となる回路レイアウトパターンをAI に学習させることで，不良位置を予測する技術が注目されている．本研究では，CADデータから得られる回路レイアウト画像を多数のセグメントに分割し，CNNによって不良位置を含むセグメントを学習・予測する手法について論ずる．実際のLSIの製造・検査における不良位置の物理的な解析は非常に高コストであり，得られるデータは希少である．ここでは，LSIのM2層とM3層のセグメント画像および擬似的な不良位置の設定による評価モデルを構築し，そうした希少なデータから効果的に不良位置の予測を可能とする手法を検討する．