مقابلات
يي زو، مدير هندسة أول في ASML Silicon Valley – سلسلة المقابلات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
يي زو يدير فرق هندسة المنتجات العلمية في ASML Silicon Valley. وتطوير ASML برامج متقدمة و حلول ميتروولوجية، لمواجهة التعقيدات المتزايدة التي تظهر في العقدة الصغيرة.
ما هو الشيء الذي جذبك لدراسة الهندسة؟
كطفل، كنت دائمًا فضوليًا ومهتمًا بفهم كيفية عمل الأشياء. هذا أدى بي إلى الانجذاب إلى المواد العلمية في المدرسة الثانوية، ولكن سرعان ما أدركت أن المهندسين هم الذين يصممون ويبنون حلولاً لمواجهة مشاكل حقيقية وترك تأثير إيجابي على العالم.
في الكلية، كنت أيضًا أقدّر كيف ركزت درجات الهندسة على تطوير مهارات أخرى مهمة، إلى جانب أساسيات الفيزياء والرياضيات، والتي يمكن نقلها إلى سوق العمل في العديد من المسارات المهنية المختلفة. يكتسب المهندسون مهارات تفكير تحليلي و حل مشاكل حرج، بالإضافة إلى القدرة على الانتقال بين التفكير الكبير والتفاصيل الدقيقة المطلوبة لإحضار الأفكار إلى الحياة – من概念 إبداعي إلى تصميم نظام إلى منتج نهائي.
يمكنك أن تشاركنا رحلتك لتصبح مدير هندسة أول في ASML؟
في عام 2014، انضممت إلى ASML من GlobalFoundries، شركة أمريكية لتصميم وتصنيع الشبكات الصغيرة. كعضو في فريق التطوير التكنولوجي المتقدم في ASML Silicon Valley، قمت بقيادة عدة مشاريع بحثية تركز على تقييم واختبار تقنيات الليثوغرافيا المستخدمة لتحسين عملية تصنيع الشبكات، مثل تحسين دقة النمط.
في نفس الفترة الزمنية، بنيت فريقًا تقنيًا متخصصًا في التعلم الآلي. أظهرنا جدوى تطبيق التعلم العميق على تطبيقات حرجة متعددة، مما أدى إلى تطوير عائلة جديدة من المنتجات. كما قمت بقيادة تعاون وثيق مع شركة رائدة في تصنيع الشبكات للبحث في تطبيقات العلوم البيانية داخل مصانع الإنتاج عالية الحجم. هذا أدى إلى إنشاء فرص قيمة جديدة لمصنعي الشبكات. منذ ترقيتي الأخيرة في عام 2019، أستمر في توسيع تطبيقات العلوم البيانية لأسواقنا الأوسع.
ASML هي شركة رائدة في صناعة الشبكات الصغيرة، حيث توفر لصانعي الشبكات كل ما يحتاجون إليه – الأجهزة والبرامج والخدمات – لتصنيع الأنماط على السيليكون من خلال الليثوغرافيا. يمكنك أن تشرح لنا ما هي الليثوغرافيا فيما يتعلق بتصميم الشبكات الصغيرة?
العمل الذي تقوم به ASML هو مكون أساسي لجعل الشبكات أكثر قوة واقتصادية وطاقة ومتاحة. يبدأ بمنظومة الليثوغرافيا، التي هي في الأساس نظام投影، يستخدم الضوء فوق البنفسجي لإنشاء مليارات من الهياكل الصغيرة على شرائح رقيقة من السيليكون.
يتم إسقاط الضوء على مخطط للنمط (المعروف باسم “النقاب” أو “القناع”) الذي سيتم طباعته. تركز البصريات النمط على قرص السيليكون، الذي تم تغطيته مسبقًا بمادة حساسة للضوء. عندما يتم إزالة الأجزاء غير المعرضة، يتم الكشف عن نمط ثلاثي الأبعاد. يتم تكرار العملية مرارًا وتكرارًا في نظام المسح والتحويل، الذي يقيس ويكشف في متوازي.
تتكون هذه الشبكات من ما يعادل مدينة متعددة الطوابق من الدوائر مع مليارات من الاتصالات الصغيرة على طبقات رقيقة. معًا، تشكل هذه الهياكل دارة متكاملة، أو شبكة. كلما تمكنت صانعي الشبكات من وضع المزيد من الهياكل على شبكة، زادت سرعة و قوة الشبكة.
ASML لديها نوعان رئيسيان من أنظمة الليثوغرافيا. يمكنك أن تشرح لنا ما هو نظام الليثوغرافيا EUV؟
تمثل EUV أكبر خطوة في تقدم الليثوغرافيا منذ البداية. المشكلة مع ضوء EUV هي أنه يتم امتصاصه من قبل كل شيء، حتى الهواء. كما أنه صعب جدًا في توليده.
نظام الليثوغرافيا EUV يحتوي على غرفة فراغ كبيرة حيث يمكن للضوء السفر مسافة كافية للهبوط على القرص. يتم توجيه الضوء بواسطة سلسلة من المرايا العاكسة فائقة الدقة. يستخدم نظام EUV ليزر عالي الطاقة يطلق على قطرة صغيرة من القصدير المنصهر (التي تسافر 50,000 مرة في الثانية) ويحولها إلى بلازما، مما ي发出 ضوء EUV، الذي يتم بعد ذلك تركيزه في شعاع.
يمكنك أن تشرح لنا كيف يختلف نظام الليثوغرافيا DUV عن نظام الليثوغرافيا EUV؟
نظام الليثوغرافيا DUV هو رائد الصناعة الذي يتم استخدامه لتصنيع مجموعة واسعة من عقد الشبكات والتكنولوجيا. يتم استخدام EUV جنبًا إلى جنب مع أنظمة DUV في عقد الشبكات الأكثر تقدمًا و الطبقات الحرجة لتحفيز التوسع الميسور التكلفة.
أحد الجوانب المثيرة للإعجاب في ASML هو كيفية إعادة تصنيع الأنظمة القديمة مثل نظام PAS 5500 الكلاسيكي ونظام التWINSCAN الليثوغرافي. ما هي الأنظمة التي يتم إعادة تصنيعها حاليًا؟
كلا من قانون مور و مور من مور يغذي الطلب على حلولنا الميسورة التكلفة، مما يدفع مبيعات أنظمة TWINSCAN الجديدة والجافة، بالإضافة إلى أنظمة PAS 5500 و TWINSCAN المعاد تصنيعها.
ما هو الطول الموجي الحالي الذي يمكن لشركة ASML العمل به؟
تتمتع أنظمة الليثوغرافيا EUV الأكثر تطورًا في ASML بطول موجي يبلغ 13.5 نانومتر من ضوء EUV.
قانون مور كان مستمرًا لعدة عقود الآن، هل تعتقد أن قانون مور قريب من النهاية أو أنه يمكن تمديده أكثر؟
تمديد قانون مور يصبح أكثر صعوبة وتكلفة، لكنه ليس ميتًا. نحن لسنا قريبين من الحدود الأساسية للفيزياء كما يعتقد البعض. ستشمل تصاميم الشبكات التالية مواد أكثر غموضًا وتقنيات تغليف جديدة وتصاميم ثلاثية الأبعاد أكثر تعقيدًا. ستسمح هذه التصاميم الجديدة بموجات كبيرة من الابتكار، مثل الذكاء الاصطناعي المتقدم و الاتصال السريع مع 5G، بالإضافة إلى توليد منتجات استهلاكية لم نفكر فيها بعد.
أنا أعمل شخصيًا داخل أعمال التطبيقات في ASML على تطوير حلول برمجية لتمديد قدرات أداء أجهزتنا، التي يستخدمها مصنعو الشبكات لإنتاج أنماط صغيرة بشكل متكرر على السيليكون. سيكون من المستحيل لمنظومة الليثوغرافيا أن تصنع شبكات بابعاد صغيرة بشكل متزايد بدون البرامج التي نطورها.
فريق من المهندسين يعمل دائمًا على فهم وتحليل التأثيرات الفيزيائية التي تؤثر على عملية النمط، حتى نتمكن من توقع كيفية طباعة نمط التصميم على قرص السيليكون وتحسين شكله لتحقيق الصورة التي نريدها.
هذا هو عملية تكرارية ومتطلبة حسابيًا تتطلب استخدامًا فعالًا ودقيقًا للهيكل الموزع للحوسبة عالية الأداء. اليوم، تحتوي الشبكات المتقدمة على مليارات من الترانزستورات، مما يعني أننا يجب أن ن模ل ونتحسن صورة مليارات من الأنماط. من أجل تحقيق ذلك بدقة قصوى في غضون 24 ساعة، يجب أن نجد طرقًا ذكية لتحسين أداء النموذج، من حيث الدقة ووقت التشغيل.
كما يصبح تخطيط الشبكات أكثر تعقيدًا لتمديد قانون مور، يمكن للتعلم الآلي أن يسرع بشكل كبير جزءًا مهمًا من عملية المحاكاة والتصنيع. داخل فرق ASML Silicon Valley، يبحث علماء البيانات عن كيفية تصميم شبكة عصبية جديدة لمساعدة فهم الفيزياء المعقدة غير معروفة للنموذج الفيزيائي ثم استخدام الشبكة العصبية لتعزيز نهج النمذجة الفيزيائية.
المنهجية المستخدمة لتطوير النماذج الفيزيائية والنمذجة بالتعلم الآلي متشابهة جدًا. كلاهما يحتاج إلى الكثير من النتائج التجريبية والبيانات لتشكيل التنبؤ، ولكن التعلم الآلي يوفر الكثير من الوقت والجهد، مع تحسين الدقة. كما يقدم فرصة للاستفادة بشكل أكبر من الكميات الكبيرة من البيانات التي يتم توليدها في بيئة التصنيع لتحسين التحكم في العملية.
هذا هو مثال واحد لتوضيح الموضوع الأوسع عبر صناعتنا:只要 هناك تقنيون مخولون بمهمة تمديد قانون مور، ستظهر حلول مبتكرة جديدة لمواجهة مشكلة التوسيع من خلال طرق إبداعية متعددة.
هل هناك أي شيء آخر تود أن تشاركه معنا حول ASML؟
في وادي السيليكون، توظف ASML قوة برمجية متخصصة لتمديد قانون مور من خلال الاستفادة من خبرتها الفريدة في النمذجة الفيزيائية والخوارزميات العددية.
هذا يضعنا في موضع التركيز على عدة أولويات رئيسية للشركة، بما في ذلك:
- استخدام القوة الحاسوبية المتزايدة لتعزيز تطبيقات التعلم الآلي لمحاكاة عملية الليثوغرافيا لتمديد قانون مور،
- دمج الكفاءات الحاسوبية والميترولوجية لتحسين دقة النموذج، بالإضافة إلى توليد واستخدام كميات كبيرة من البيانات الصورية عالية الجودة لتحسين تكنولوجيا تحسين النمط، و
- دعم وتوسيع الحلول الحاسوبية لخارطة طريق الليثوغرافيا EUV التالية لتمديد قانون مور.
虽然 هذه هي مسارات المنتجات المختلفة، فإن كل مسار موازٍ ضروري لاستمرار جهود تصنيع الشبكات للتوسيع. والتعلم الآلي هو تكنولوجيا تمكينية تستخدم في كل مسار. لا تؤدي ابتكاراتنا فقط إلى دفع صناعة التكنولوجيا الاستهلاكية للأمام، ولكنها أيضًا تدفع الابتكار داخل منتجاتنا الخاصة مع زيادة القوة الحاسوبية المتزايدة.
شكرًا لاجابة جميع أسئلتنا. يمكن للقراء الذين يرغبون في معرفة المزيد زيارة ASML Silicon Valley في هذا الرابط
