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Développement d'algorithmes innovants de création de masques non intuitifs à l'aide de réseaux de neurones pour la lithographie en niveaux de gris

Département des Plateformes Technologiques (LETI)

Laboratoire

Ingénieur physique générale / mathématiques appliquées

01-10-2021

SL-DRT-21-0751

SEBASTIEN.BERARDBERGERY@cea.fr

Simulation numérique (.pdf)

La réalisation de structures 3D microniques permet de fabriquer des éléments fonctionnels clés de la microélectronique tels que des micro-lentilles pour les imageurs optiques. Ces lentilles peuvent être en particulier réalisées à partir d'un procédé de fluage de résine ou par lithographie à niveaux de gris (grayscale). La lithographie grayscale offre l'avantage de pouvoir créer des structures de différentes topographies en une seule étape de procédé. Son succès dépend fortement de la justesse de la modélisation du procédé et de la stratégie d'optimisation du masque optique. La lithographie grayscale a été développée au CEA-LETI au cours des 3 dernières années dans le cadre d'une collaboration industrielle [1]. Ces développements ont permis de produire des résultats à l'état de l'art mondial [2]. Le CEA-LETI souhaite poursuivre ces travaux de recherche vers de nouvelles méthodologies de design et de préparation de données. L'intelligence artificielle et les réseaux de neurones ouvrent notamment un large champ des possibles en la matière. Une première étude prometteuse a été menée en ce sens, et montre tout le potentiel qu'une telle technique peut offrir pour la création de masque, si l'on s'affranchit des algorithmes classiques. L'émergence d'outils d'écriture électronique multi-faisceaux pour la fabrication des masques de lithographique optique permet en effet d'envisager désormais l'utilisation de formes courbes. Il est donc possible de réfléchir à faire évoluer les algorithmes pour utiliser des motifs non réguliers sur le masque pour la recherche de solutions optimales idéales. Nécessaire lors de l'étape d'apprentissage, la modélisation du procédé de lithographie sera également un volet important de la thèse et s'inscrira dans la continuité des précédents travaux [1]. [1] Thèse de P. Chevalier, Etude d'une méthode de micro-fabrication 3D pour des applications microlentilles d'imageurs (2021) [2] P. Chevalier et al., Rigorous Model-Based Mask Data Preparation, IEEE JMEMS (2021) Les candidatures doivent être envoyées à : Sébastien Bérard-Bergery : sebastien.berard-bergery@cea.fr Loic Perraud : loic.perraud@cea.fr

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Raisonnement qualitatif et conception de systèmes complexes

Département Ingénierie Logiciels et Systèmes (LIST)

Labo. ingénierie des langages exécutables et optimisation

MASTER 2 - DIPLOME D'INGENIEUR en informatique

01-04-2021

SL-DRT-21-0823

jean-pierre.gallois@cea.fr

Simulation numérique (.pdf)

La conception de systèmes complexes est une activité qui touche de nombreux domaines industriels ou de recherche. Cela implique une difficulté de modélisation et de simulation par la nature hétérogène des données impliquées, avec des aspects discrets et continus. Deux approches sont possibles. Les méthodes quantitatives, dont les analyses sont numériques, sont les plus utilisées : leurs résultats sont précis mais elles sont très consommatrices de temps et de ressources. Les méthodes qualitatives reposent sur une interprétation symbolique des modèles, et peuvent être utilisées sans connaître tous les paramètres numériques, en s'appuyant sur des relations de dépendance entre variables. Elles sont moins précises mais peuvent s'appliquer très tôt dans la phase de conception et peuvent servir à orienter les simulations numériques en fonction des objectifs à atteindre et améliorer les résultats de certaines analyses (preuves, optimisation, etc.). Les travaux déjà effectués au laboratoire LIDEO du CEA LIST sur la modélisation et la simulation qualitative seront enrichis par l'intégration de concepts de la physique naïve et du raisonnement de sens commun pour aboutir à une démarche plus proche des concepts métiers. Les résultats seront appliqués pour la modélisation, la simulation mais aussi pour l'optimisation sur des cas d'études représentatifs d'exemples industriels.

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