Entretiens
Yi Zou, Directeur principal de l’ingénierie, ASML Silicon Valley – Série d’entretiens
Yi Zou gère les équipes d’ingénierie de produits de science des données chez ASML Silicon Valley. ASML développe des logiciels sophistiqués et des solutions de métrologie, qui répondent aux complexités croissantes rencontrées aux nœuds plus petits.
Qu’est-ce qui vous a intéressé pour poursuivre l’ingénierie ?
En tant qu’enfant, j’étais toujours très curieux et intéressé pour comprendre comment les choses fonctionnent. Cela m’a amené à me tourner vers des sujets comme les sciences au lycée, mais j’ai rapidement réalisé que les ingénieurs étaient les personnes qui conçoaient et construisaient des solutions pour résoudre des problèmes réels et avoir un impact positif sur notre monde.
À l’université, j’ai également apprécié la façon dont les diplômes d’ingénierie se concentraient sur le développement d’autres compétences importantes, au-delà des fondements de la physique et des mathématiques, qui sont très transférables sur le marché du travail à de nombreuses carrières différentes. Les ingénieurs acquièrent de solides capacités de pensée analytique et de résolution de problèmes critiques, ainsi que la capacité de passer d’une approche globale à une approche détaillée nécessaire pour concrétiser les idées – de la conception créative à la conception de systèmes à la fin du produit.
Pouvez-vous partager avec nous votre parcours pour devenir le directeur principal de l’ingénierie chez ASML ?
En 2014, j’ai rejoint ASML en provenance de GlobalFoundries, une société américaine de semi-conducteurs qui conçoit et fabrique des puces de silicium. En tant que membre de l’équipe de développement de technologie avancée chez ASML Silicon Valley, j’ai dirigé plusieurs projets de recherche axés sur l’évaluation et la mise au point de techniques de lithographie utilisées pour améliorer le processus de fabrication des puces, telles que l’amélioration de la résolution de motif.
Au cours de la même période, j’ai construit une équipe technique spécialisée dans l’apprentissage automatique. Nous avons démontré la faisabilité de l’application de l’apprentissage profond à plusieurs applications critiques, ce qui a conduit au développement d’une nouvelle famille de produits. J’ai également dirigé une collaboration étroite avec une société de fabrication de puces de pointe pour explorer les applications de la science des données dans les usines de fabrication de haute volume (usines où les puces sont fabriquées). Cela a conduit à la création de plusieurs nouvelles opportunités à valeur ajoutée pour ASML. Depuis ma dernière promotion en 2019, je continue à étendre les techniques de science des données à notre marché client plus large.
ASML est un leader de l’innovation dans l’industrie des semi-conducteurs, car il fournit aux fabricants de puces tout ce dont ils ont besoin – matériel, logiciel et services – pour produire en masse des motifs sur du silicium par lithographie. Pouvez-vous résumer rapidement ce qu’est la lithographie en référence à la conception de puces informatiques ?
Le travail que fait ASML est un ingrédient clé pour rendre les puces plus puissantes, moins chères, plus économes en énergie et plus omniprésentes. Cela commence avec notre système de lithographie, qui est essentiellement un système de projection, qui utilise la lumière ultraviolette pour créer des milliards de structures minuscules sur de fines tranches de silicium.
La lumière est projetée sur un plan de motif (appelé « réticule » ou « masque ») qui sera imprimé. Les optiques focalisent le motif sur la plaque de silicium, qui a été préalablement recouverte d’un produit chimique sensible à la lumière. Lorsque les parties non exposées sont gravées, un motif tridimensionnel est révélé. Le processus est répété à plusieurs reprises dans ce système de balayage et de numérisation, qui mesurent et exposent en parallèle.
Ces puces forment ce qui équivaut à une « ville » à plusieurs étages de circuits avec des milliards de connexions minuscules sur des couches minces. Ensemble, ces structures forment un circuit intégré, ou puce. Plus les fabricants de puces peuvent mettre de structures sur une puce, plus elle est rapide et puissante.
ASML a deux types principaux de systèmes de lithographie. Pour commencer, pouvez-vous expliquer ce qu’est le système de lithographie EUV ?
EUV représente le plus grand progrès de la lithographie depuis le début. Le problème avec la lumière EUV est qu’elle est absorbée par tout, même par l’air. Il est également notoirement difficile à générer.
Un système de lithographie EUV a une grande chambre à vide dans laquelle la lumière peut voyager suffisamment loin pour atterrir sur la plaque. La lumière est guidée par une série de miroirs ultra-réfléchissants. Un système EUV utilise un laser à haute énergie qui tire sur une gouttelette microscopique de étain fondu (qui se déplace 50 000 fois par seconde) et la transforme en plasma, émettant de la lumière EUV, qui est ensuite focalisée en un faisceau.
Pouvez-vous expliquer comment le système de lithographie DUV diffère du système de lithographie EUV ?
Notre système de lithographie DUV est le cheval de bataille de l’industrie qui est utilisé pour fabriquer une large gamme de nœuds de semi-conducteurs et de technologies. EUV est utilisé aux côtés des systèmes DUV aux nœuds les plus avancés et aux couches critiques pour stimuler une mise à l’échelle abordable.
L’un des aspects vraiment impressionnants d’ASML est la façon dont la société rénove les anciens systèmes tels que les systèmes de lithographie « classiques » PAS 5500 et TWINSCAN. Qu’est-ce qu’ils sont actuellement rénovés pour ?
Les lois de Moore et More than Moore alimentent la demande de nos solutions rentables, stimulant les ventes de systèmes TWINSCAN d’immersion et de systèmes secs nouvellement construits, ainsi que des systèmes de pas 5500 et des scanneurs TWINSCAN rénovés.
Quelle est la longueur d’onde nanométrique actuelle avec laquelle ASML peut travailler ?
Les systèmes de lithographie EUV les plus avancés d’ASML délivrent une longueur d’onde de 13,5 nm de lumière EUV.
La loi de Moore a été constante pendant de nombreuses décennies maintenant, croyez-vous que la loi de Moore est près de sa fin ou qu’elle peut être encore étendue ?
L’extension de la loi de Moore devient de plus en plus difficile et coûteuse, mais elle n’est pas morte. Nous ne sommes pas aussi proches des limites fondamentales de la physique que certains le laisseraient croire. Les conceptions de puces de nouvelle génération incluront des matériaux plus exotiques, de nouvelles technologies d’emballage et des conceptions 3D plus complexes. Ces nouvelles conceptions permettront les prochaines grandes vagues d’innovation, comme l’intelligence artificielle avancée et la connectivité rapide avec la 5G, ainsi que des produits grand public que nous n’avons pas encore conçus.
Je travaille personnellement au sein de l’entreprise Applications d’ASML, qui se concentre sur le développement de solutions logicielles pour étendre les capacités de performance de notre matériel, qui est utilisé par les fabricants de puces pour produire en masse des motifs de plus en plus petits sur du silicium. Il serait impossible pour nos systèmes de lithographie de fabriquer des puces à des dimensions de plus en plus petites sans les logiciels que nous développons.
Notre équipe d’ingénieurs travaille constamment pour comprendre et modéliser les effets physiques qui influencent le processus de mise en page, afin que nous puissions prédire comment un motif de conception sera imprimé sur une plaque de silicium et optimiser sa forme pour générer l’image que nous voulons.
C’est un processus itératif, gourmand en calcul, qui nécessite l’utilisation efficace et précise d’une architecture de calcul haute performance distribuée à grande échelle. Les puces avancées d’aujourd’hui ont des milliards de transistors, ce qui signifie que nous devons simuler et optimiser l’imagerie de milliards de motifs. Pour atteindre cela avec une précision extrême dans un délai de 24 heures, nous devons trouver des moyens ingénieux pour continuer à améliorer les performances du modèle, en termes de précision et de temps de calcul.
À mesure que les dispositions de puces deviennent plus complexes pour étendre la loi de Moore, l’apprentissage automatique peut considérablement accélérer une partie clé du processus de simulation et de fabrication. Au sein des équipes d’ASML Silicon Valley, les spécialistes des données étudient la façon de concevoir un nouveau réseau de neurones pour aider à comprendre la physique complexe qui est inconnue du modèle physique, puis utiliser le réseau de neurones pour compléter l’approche de modélisation physique.
La méthodologie utilisée pour développer des modèles physiques rigoureux et des modèles d’apprentissage automatique est très similaire. Les deux nécessitent beaucoup de résultats expérimentaux et de données pour façonner la prédiction, mais l’apprentissage automatique économise beaucoup de temps et d’effort, tout en améliorant la précision. Cela présente également une opportunité pour utiliser plus pleinement les grandes quantités de données générées dans un environnement de fabrication pour améliorer le contrôle du processus.
Ceci n’est qu’un exemple pour illustrer le thème plus large de notre industrie : tant que des technologistes sont chargés de la mission d’étendre la loi de Moore, de nouvelles solutions innovantes résoudront le problème de mise à l’échelle via de nombreuses voies créatives différentes.
Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager sur ASML ?
À Silicon Valley, ASML emploie une puissance logicielle spécialisée dédiée à l’extension de la loi de Moore en exploitant son expertise unique en modélisation physique et en algorithmes numériques.
Cela nous permet de nous concentrer sur plusieurs impératifs clés pour l’entreprise, notamment :
- Utiliser la puissance de calcul croissante pour faire progresser encore nos applications d’apprentissage automatique axées sur la simulation du processus de lithographie pour étendre la loi de Moore,
- Intégrer nos compétences de calcul et de métrologie pour améliorer encore l’exactitude des modèles, ainsi que générer et utiliser de grandes quantités de données d’image de haute qualité pour améliorer la technologie d’optimisation de mise en page, et
- Soutenir et étendre nos solutions de calcul pour la feuille de route EUV de lithographie de nouvelle génération pour soutenir la poursuite de la loi de Moore.
Bien que ces différents parcours de produits soient cruciaux pour maintenir les efforts de mise à l’échelle agressifs des fabricants de puces, chaque chemin parallèle est crucial pour poursuivre l’innovation. Et l’apprentissage automatique est une technologie habilitante utilisée dans chaque chemin. Nos innovations ne stimulent pas seulement l’industrie de la technologie grand public, mais stimulent également l’innovation au sein de nos propres produits à mesure que nous gagnons une puissance de calcul croissante.
Je vous remercie de répondre à toutes nos questions. Les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter ASML Silicon Valley
