Entrevistas
Yi Zou, director sénior de ingeniería, ASML Silicon Valley – Serie de entrevistas
Yi Zou gestiona los equipos de ingeniería de productos de ciencia de datos en ASML Valle del Silicio. ASML desarrolla software sofisticado y soluciones de metrología que abordan las crecientes complejidades que se encuentran en los nodos más pequeños.
¿Qué fue lo que le interesó de dedicarse a la ingeniería?
De niño, siempre fui muy inquisitivo e interesado en entender cómo funcionan las cosas. Esto me llevó a gravitar hacia materias como ciencias en la escuela secundaria, pero rápidamente me di cuenta de que los ingenieros eran las personas que diseñaban y construían soluciones para abordar problemas reales y tener un impacto positivo en nuestro mundo.
En la universidad, también aprecié cómo los títulos de ingeniería se enfocaban en desarrollar otras habilidades importantes, más allá de los fundamentos de la física y las matemáticas, que son altamente transferibles en el mercado laboral a muchas carreras diferentes. Los ingenieros adquieren un fuerte pensamiento analítico y habilidades críticas para resolver problemas, así como la capacidad de hacer la transición entre el pensamiento general y un enfoque orientado a los detalles necesarios para dar vida a las ideas, desde el concepto creativo hasta el diseño del sistema y el producto final.
¿Puede compartir con nosotros su viaje de cómo se convirtió en el Director Sr. de Ingeniería en ASML?
En 2014, me uní a ASML desde GlobalFoundries, una empresa estadounidense de semiconductores que diseña y fabrica chips de silicio. Como miembro del equipo de Desarrollo de Tecnología Avanzada de ASML Silicon Valley, lideré varios proyectos de investigación centrados en evaluar y crear prototipos de técnicas de litografía utilizadas para mejorar el proceso de fabricación de chips, como la resolución mejorada de patrones.
Durante el mismo período, creé un equipo técnico especializado en aprendizaje automático. Demostramos la viabilidad de aplicar el aprendizaje profundo a varias aplicaciones críticas, lo que condujo al desarrollo de una nueva familia de productos. También dirigí una estrecha colaboración con una empresa líder en fabricación de chips para explorar aplicaciones de ciencia de datos dentro de fábricas de fabricación de gran volumen (fábricas donde se fabrican chips). Esto llevó a la creación de varias oportunidades nuevas de valor agregado para ASML. Desde mi último ascenso en 2019, sigo expandiendo las técnicas de ciencia de datos a nuestro mercado de clientes más amplio.
ASML es un líder en innovación en la industria de los semiconductores, ya que proporciona a los fabricantes de chips todo lo que necesitan (hardware, software y servicios) para producir patrones en silicio en masa a través de la litografía. ¿Puede resumir rápidamente qué es la litografía en referencia al diseño de chips de computadora??
El trabajo que realiza ASML es un ingrediente clave para hacer que los chips sean más potentes, más baratos, más eficientes energéticamente y más ubicuos. Comienza con nuestro sistema de litografía, que esencialmente es un sistema de proyección que utiliza luz ultravioleta para crear miles de millones de estructuras diminutas en finas láminas de silicio.
La luz se proyecta sobre un plano del patrón (conocido como 'retícula' o 'máscara') que se imprimirá. La óptica enfoca el patrón en la oblea de silicio, que anteriormente ha sido recubierta con un químico sensible a la luz. Cuando se graban las partes no expuestas, se revela un patrón tridimensional. El proceso se repite una y otra vez en ese sistema de paso y escaneo, que mide y expone en paralelo.
Esos chips forman lo que equivale a una "ciudad" de circuitos de varios pisos con miles de millones de conexiones diminutas en capas muy finas. Juntas, estas estructuras forman un circuito integrado o chip. Cuantas más estructuras puedan incluir los fabricantes de chips en un chip, más rápido y potente será.
ASML tiene dos tipos principales de sistemas de litografía. Para empezar, ¿podría explicar qué es el sistema de litografía EUV?
EUV representa el mayor paso en el avance de la litografía desde el principio. Lo complicado de la luz EUV es que todo lo absorbe, incluso el aire. También es notoriamente difícil de generar.
Un sistema de litografía EUV tiene una gran cámara de alto vacío en la que la luz puede viajar lo suficientemente lejos como para aterrizar en la oblea. La luz es guiada por una serie de espejos ultrarreflectantes. Un sistema EUV utiliza un láser de alta energía que dispara sobre una gota microscópica de estaño fundido (que viaja 50,000 XNUMX veces por segundo) y la convierte en plasma, emitiendo luz EUV, que luego se enfoca en un haz.
¿Puede explicar en qué se diferencia el sistema de litografía DUV del sistema de litografía EUV?
Nuestro sistema de litografía DUV es el caballo de batalla de la industria que se utiliza para fabricar una amplia gama de nodos y tecnologías de semiconductores. EUV se usa junto con los sistemas DUV en los nodos más avanzados y las capas críticas para impulsar una escalabilidad asequible.
Uno de los aspectos realmente impresionantes de ASML es cómo la empresa restaura los sistemas antiguos, como los sistemas de litografía 'clásicos' PAS 5500 y TWINSCAN. ¿Para qué se están reformando actualmente?
Tanto la Ley de Moore como More than Moore alimentan la demanda de nuestras soluciones rentables, lo que impulsa las ventas de los sistemas secos y de inmersión TWINSCAN de nueva construcción, así como los escáneres y motores paso a paso PAS 5500 y TWINSCAN renovados.
¿Con qué longitud de onda nanométrica actual puede funcionar ASML?
Los sistemas de litografía EUV más avanzados de ASML ofrecen una longitud de onda de 13.5 nm de luz EUV.
La Ley de Moore ha sido constante durante varias décadas, ¿cree que la Ley de Moore está cerca de su fin o que puede extenderse aún más?
Extender la Ley de Moore se está volviendo cada vez más difícil y costoso, pero no está muerto. No estamos tan cerca de los límites fundamentales de la física como algunos nos quieren hacer creer. Los diseños de chips de próxima generación incluirán materiales más exóticos, nuevas tecnologías de empaque y diseños 3D más complejos. Estos nuevos diseños permitirán las próximas grandes olas de innovación, como inteligencia artificial avanzada y conectividad rápida con 5G, además de generar productos de consumo que aún no hemos concebido.
Personalmente, trabajo en el negocio de aplicaciones de ASML centrado en el desarrollo de soluciones de software para ampliar las capacidades de rendimiento de nuestro hardware, que utilizan los fabricantes de chips para producir en masa patrones cada vez más pequeños en silicio. Sería imposible que nuestros sistemas de litografía fabricaran chips de dimensiones cada vez más pequeñas sin el software que desarrollamos.
Nuestro equipo de ingenieros trabaja constantemente para comprender y modelar los efectos físicos que influyen en el proceso de creación de patrones, de modo que podamos predecir cómo se imprimirá un patrón de diseño en una oblea de silicio y optimizar su forma para generar la imagen que queremos.
Este es un proceso iterativo, computacionalmente intensivo que requiere la utilización eficiente y precisa de una arquitectura informática distribuida de alto rendimiento a gran escala. Los chips avanzados de hoy tienen miles de millones de transistores, lo que significa que debemos simular y optimizar la imagen de miles de millones de patrones. Para lograr esto con una precisión extrema en 24 horas, debemos encontrar formas inteligentes de seguir mejorando el rendimiento del modelo, en términos de precisión y tiempo de ejecución.
A medida que estos diseños de chips se vuelven más complejos para extender la Ley de Moore, el aprendizaje automático puede acelerar drásticamente una parte clave del proceso de simulación y fabricación. Dentro de los equipos de ASML Silicon Valley, los científicos de datos están investigando cómo diseñar una nueva red neuronal para ayudar a comprender la física compleja que es desconocida para el modelo físico y luego usar la red neuronal para aumentar el enfoque de modelado físico.
La metodología utilizada para desarrollar modelos físicos rigurosos y modelos de aprendizaje automático es muy similar. Ambos necesitan muchos resultados experimentales y datos para dar forma a la predicción, pero el aprendizaje automático ahorra mucho tiempo y esfuerzo, al tiempo que mejora la precisión. También presenta una oportunidad para utilizar más plenamente las grandes cantidades de datos generados en un entorno de fabricación para mejorar el control de procesos.
Este es solo un ejemplo para ilustrar el tema más amplio en nuestra industria: mientras haya tecnólogos encargados de la misión de extender la Ley de Moore, las nuevas soluciones innovadoras abordarán el problema de escalamiento a través de muchas vías creativas diferentes.
¿Hay algo más que le gustaría compartir sobre ASML?
En Silicon Valley, ASML emplea una potencia de software altamente especializada dedicada a extender la Ley de Moore aprovechando su experiencia única en modelado físico y algoritmos numéricos.
Esto nos posiciona para centrarnos en varios imperativos clave para la empresa, que incluyen:
- Aproveche el poder computacional cada vez mayor para avanzar aún más en nuestras aplicaciones de aprendizaje automático enfocadas en simular el proceso de litografía para extender la Ley de Moore,
- Integrar nuestras competencias informáticas y de metrología para mejorar aún más la precisión del modelo, así como generar y utilizar mejor una gran cantidad de datos de imágenes de alta calidad para mejorar la tecnología de optimización de patrones, y
- Apoye y amplíe nuestras soluciones computacionales para la hoja de ruta de litografía EUV de próxima generación para respaldar la continuación de la Ley de Moore.
Si bien estas son hojas de ruta de productos diferentes, cada ruta paralela es crucial para mantener aún más los esfuerzos de escalamiento agresivos del fabricante de chips. Y el aprendizaje automático es una tecnología habilitadora utilizada en cada camino. Nuestras innovaciones no solo impulsan toda una industria de tecnología de consumo, sino que también impulsan una mayor innovación dentro de nuestros propios productos a medida que obtenemos un poder computacional cada vez mayor.
Gracias por responder a todas nuestras preguntas. Los lectores que deseen obtener más información deben visitar en ASML Valle del Silicio
