Yi Zou, Diretor Sênior de Engenharia, ASML Silicon Valley – Série de Entrevistas

Yi Zou gerencia as equipes de engenharia de produtos de ciência de dados na ASML Vale do Silício. A ASML desenvolve soluções sofisticadas de software e metrologia, abordando complexidades crescentes encontradas em nós menores.

O que te interessou em seguir engenharia?

Quando criança, sempre fui muito curioso e interessado em entender como as coisas funcionam. Isso me levou a gravitar em assuntos como ciência no ensino médio, mas rapidamente percebi que os engenheiros eram as pessoas que projetavam e construíam soluções para resolver problemas reais e causar um impacto positivo em nosso mundo.

Na faculdade, também apreciei como os diplomas de engenharia focavam no desenvolvimento de outras habilidades importantes, além dos fundamentos da física e da matemática, altamente transferíveis no mercado de trabalho para diversas carreiras. Os engenheiros adquirem forte pensamento analítico e habilidades críticas de resolução de problemas, bem como a capacidade de fazer a transição entre o pensamento geral para uma abordagem orientada a detalhes necessária para dar vida às ideias - do conceito criativo ao design do sistema e ao produto final.

Você pode compartilhar conosco sua jornada de como você se tornou o Diretor Sênior de Engenharia da ASML?

Em 2014, entrei na ASML vindo da GlobalFoundries, uma empresa americana de semicondutores que projeta e fabrica chips de silício. Como membro da equipe de Desenvolvimento de Tecnologia Avançada da ASML Silicon Valley, liderei vários projetos de pesquisa focados na avaliação e prototipagem de técnicas de litografia usadas para melhorar o processo de fabricação de chips, como resolução de padrão aprimorada.

No mesmo período, construí uma equipe técnica especializada em aprendizado de máquina. Demonstramos a viabilidade de aplicar aprendizagem profunda a diversas aplicações críticas, o que levou ao desenvolvimento de uma nova família de produtos. Também liderei uma estreita colaboração com uma empresa líder em fabricação de chips para explorar aplicações de ciência de dados em fábricas de fabricação de alto volume (fábricas onde os chips são fabricados). Isto levou à criação de várias novas oportunidades de valor acrescentado para a ASML. Desde minha última promoção em 2019, continuo expandindo as técnicas de ciência de dados para nosso mercado mais amplo de clientes.

A ASML é líder em inovação na indústria de semicondutores, pois fornece aos fabricantes de chips tudo o que precisam - hardware, software e serviços - para produzir padrões em massa em silício por meio de litografia. Você pode resumir rapidamente o que é litografia em referência ao design de chips de computador?

O trabalho que a ASML faz é um ingrediente chave para tornar os chips mais poderosos, mais baratos, mais eficientes em termos de energia e mais onipresentes. Tudo começa com nosso sistema de litografia, que é essencialmente um sistema de projeção, que usa luz ultravioleta para criar bilhões de minúsculas estruturas em finas fatias de silício.

A luz é projetada em um projeto do padrão (conhecido como 'retículo' ou 'máscara') que será impresso. A ótica focaliza o padrão na bolacha de silício, que já foi revestida com uma substância química sensível à luz. Quando as partes não expostas são gravadas, um padrão tridimensional é revelado. O processo é repetido várias vezes naquele sistema de etapa e varredura, que mede e expõe em paralelo.

Esses chips formam o que equivale a uma “cidade” de vários andares de circuitos com bilhões de pequenas conexões em camadas finas. Juntas, essas estruturas formam um circuito integrado, ou chip. Quanto mais estruturas os fabricantes de chips puderem colocar em um chip, mais rápido e poderoso ele será.

ASML tem dois tipos principais de sistemas de litografia. Para começar, você poderia explicar o que é o sistema de litografia EUV?

O EUV representa o maior passo no avanço da litografia desde o início. O complicado com a luz EUV é que ela é absorvida por tudo, até mesmo pelo ar. Também é notoriamente difícil de gerar.

Um sistema de litografia EUV possui uma grande câmara de alto vácuo na qual a luz pode viajar longe o suficiente para pousar no wafer. A luz é guiada por uma série de espelhos ultrarrefletores. Um sistema EUV usa um laser de alta energia que dispara em uma gota microscópica de estanho derretido (que viaja 50,000 vezes por segundo) e o transforma em plasma, emitindo luz EUV, que então é focada em um feixe.

Você pode explicar como o sistema de litografia DUV difere do sistema de litografia EUV?

Nosso sistema de litografia DUV é o cavalo de batalha da indústria que é usado para fabricar uma ampla gama de nós e tecnologias de semicondutores. O EUV é usado junto com os sistemas DUV nos nós mais avançados e nas camadas críticas para impulsionar o dimensionamento acessível.

Um dos aspectos realmente impressionantes da ASML é como a empresa renova sistemas antigos, como os sistemas de litografia 'clássicos' PAS 5500 e TWINSCAN. Para que eles estão sendo reformados?

Tanto a Lei de Moore quanto a More than Moore alimentam a demanda por nossas soluções econômicas, impulsionando as vendas de sistemas de imersão e secos TWINSCAN recém-construídos, bem como de steppers e scanners PAS 5500 e TWINSCAN reformados.

Qual é o comprimento de onda nanométrico atual com o qual o ASML pode trabalhar?

Os sistemas de litografia EUV mais avançados da ASML fornecem comprimento de onda de 13.5 nm de luz EUV.

A Lei de Moore tem sido consistente por várias décadas, você acredita que a Lei de Moore está perto do fim ou que pode ser estendida ainda mais?

A extensão da Lei de Moore está se tornando cada vez mais difícil e cara, mas não está morta. Não estamos tão perto dos limites fundamentais da física quanto alguns querem que acreditemos. Os designs de chips da próxima geração incluirão materiais mais exóticos, novas tecnologias de embalagem e designs 3D mais complexos. Esses novos designs permitirão as próximas grandes ondas de inovação, como inteligência artificial avançada e conectividade rápida com 5G, além de gerar produtos de consumo que ainda nem concebemos.

Eu pessoalmente trabalho no negócio de aplicativos da ASML com foco no desenvolvimento de soluções de software para estender as capacidades de desempenho de nosso hardware, que é usado por fabricantes de chips para produzir em massa padrões cada vez menores em silício. Seria impossível para nossos sistemas de litografia fabricar chips em dimensões cada vez menores sem o software que desenvolvemos.

Nossa equipe de engenheiros está constantemente trabalhando para entender e modelar os efeitos físicos que influenciam o processo de padronização, para que possamos prever como um padrão de design será impresso em um wafer de silício e otimizar sua forma para gerar a imagem que desejamos.

Este é um processo iterativo e computacionalmente intensivo que requer a utilização eficiente e precisa de uma arquitetura de computação distribuída de alto desempenho em larga escala. Os chips avançados de hoje têm bilhões de transistores, o que significa que devemos simular e otimizar a geração de imagens de bilhões de padrões. Para conseguir isso com extrema precisão em 24 horas, devemos encontrar maneiras inteligentes de continuar melhorando o desempenho do modelo, em termos de precisão e tempo de execução.

À medida que esses layouts de chip se tornam mais complexos para estender a Lei de Moore, o aprendizado de máquina pode acelerar drasticamente uma parte fundamental do processo de simulação e fabricação. Dentro das equipes da ASML Silicon Valley, os cientistas de dados estão pesquisando como projetar uma nova rede neural para ajudar a entender a física complexa que é desconhecida do modelo físico e, em seguida, usar a rede neural para aumentar a abordagem de modelagem física.

A metodologia usada para desenvolver modelos físicos rigorosos e modelos de aprendizado de máquina são muito semelhantes. Ambos precisam de muitos resultados experimentais e dados para moldar a previsão, mas o aprendizado de máquina economiza muito tempo e esforço, ao mesmo tempo em que melhora a precisão. Também apresenta uma oportunidade de utilizar mais plenamente as grandes quantidades de dados gerados em um ambiente de fabricação para aprimorar o controle do processo.

Este é apenas um exemplo para ilustrar o tema mais amplo em nosso setor: enquanto houver tecnólogos encarregados da missão de estender a Lei de Moore, novas soluções inovadoras abordarão o problema de dimensionamento por meio de muitos caminhos criativos diferentes.

Há mais alguma coisa que você gostaria de compartilhar sobre ASML?

No Vale do Silício, a ASML emprega uma potência de software altamente especializada dedicada a estender a Lei de Moore, aproveitando sua experiência única em modelagem física e algoritmos numéricos.

Isso nos posiciona para focar em vários imperativos importantes para a empresa, incluindo:

• Aproveite o poder computacional cada vez maior para avançar ainda mais nossos aplicativos de aprendizado de máquina focados na simulação do processo de litografia para estender a Lei de Moore,
• Integrar nossas competências computacionais e de metrologia para melhorar ainda mais a precisão do modelo, bem como gerar e utilizar melhor uma grande quantidade de dados de imagem de alta qualidade para melhorar a tecnologia de otimização de padronização e
• Apoie e amplie nossas soluções computacionais para o roteiro de litografia EUV de próxima geração para dar suporte à continuação da Lei de Moore.

Embora esses sejam roteiros de produtos diferentes, cada caminho paralelo é crucial para manter ainda mais os esforços de escalabilidade agressivos do fabricante de chips. E o aprendizado de máquina é uma tecnologia capacitadora usada em cada caminho. Nossas inovações não apenas impulsionam toda uma indústria de tecnologia de consumo, mas também impulsionam mais inovações em nossos próprios produtos à medida que ganhamos poder computacional cada vez maior.

Obrigado por responder a todas as nossas perguntas. Os leitores que desejam saber mais devem visitar em ASML Vale do Silício