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 da ASML Silicon Valley. A ASML desenvolve soluções de software e metrologia sofisticadas, abordando complexidades crescentes encontradas em nós menores.

O que o interessou em perseguir a engenharia?

Como criança, eu sempre fui muito curioso e interessado em entender como as coisas funcionam. Isso me levou a me inclinar para matérias como ciência no ensino médio, mas logo percebi que os engenheiros eram as pessoas que projetavam e construíam soluções para resolver problemas reais e ter um impacto positivo em nosso mundo.

No colégio, eu também apreciei como os cursos de engenharia se concentravam em desenvolver outras habilidades importantes, além dos fundamentos de física e matemática, que são altamente transferíveis no mercado de trabalho para muitas carreiras diferentes. Os engenheiros adquirem pensamento analítico forte e habilidades de resolução de problemas críticos, bem como a capacidade de transitar entre uma abordagem de grande escala para uma abordagem detalhada necessária para tornar ideias em realidade – desde o conceito criativo até o design de sistema e produto final.

Pode compartilhar conosco sua jornada de como se tornou o Diretor Sênior de Engenharia da ASML?

Em 2014, eu me juntei à ASML vindo da GlobalFoundries, uma empresa de semicondutores americana que projeta e fabrica chips de silício. Como membro da equipe de Desenvolvimento de Tecnologia Avançada da ASML Silicon Valley, eu liderava vários projetos de pesquisa focados em avaliar e prototipar técnicas de litografia usadas para melhorar o processo de fabricação de chips, como a resolução de padrão aprimorada.

Na mesma época, eu construí uma equipe técnica que se especializou em aprendizado de máquina. Nós demonstramos a viabilidade de aplicar aprendizado profundo a várias aplicações críticas, o que levou ao desenvolvimento de uma nova família de produtos. Eu também liderava uma colaboração estreita com uma empresa líder em fabricação de chips para explorar aplicações de ciência de dados dentro de fábricas de alta volume (onde os chips são feitos). Isso levou à criação de várias novas oportunidades de valor agregado para a ASML. Desde minha última promoção em 2019, estou continuando a expandir as técnicas de ciência de dados para nosso mercado de clientes mais amplo.

A ASML é uma líder em inovação na indústria de semicondutores, pois fornece aos fabricantes de chips tudo o que eles precisam – hardware, software e serviços – para produzir em massa padrões em silício por meio da litografia. Pode resumir rapidamente o que é a litografia em relação ao projeto de chips de computador?

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

A luz é projetada sobre um plano de padrão (conhecido como ‘reticle’ ou ‘máscara’) que será impresso. Óptica foca o padrão sobre a pastilha de silício, que anteriormente foi revestida com um químico sensível à luz. Quando as partes não expostas são removidas, um padrão tridimensional é revelado. O processo é repetido várias vezes em um sistema de passo e varredura, que mede e expõe em paralelo.

Esses chips formam o que equivale a uma “cidade” de múltiplos andares de circuitos com bilhões de conexões minúsculas em camadas finas de silício. Juntos, essas estruturas compõem um circuito integrado, ou chip. Quanto mais estruturas que os fabricantes de chips possam encaixar em um chip, mais rápido e poderoso ele é.

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

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

Um sistema de litografia EUV tem uma grande câmara de vácuo alto em que a luz pode viajar longe o suficiente para atingir a pastilha. A luz é guiada por uma série de espelhos ultra-refletivos. Um sistema EUV usa um laser de alta energia que dispara em uma gotícula microscópica de estanho derretido (que viaja 50.000 vezes por segundo) e o transforma em plasma, emitindo luz EUV, que então é focalizada em um feixe.

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 de semicondutores e tecnologias. EUV é usado ao lado dos sistemas DUV nos nós mais avançados e camadas críticas para impulsionar a escalabilidade acessível.

Uma das coisas realmente impressionantes sobre a ASML é como a empresa reforma sistemas antigos, como o ‘clássico’ PAS 5500 e os sistemas de litografia TWINSCAN. O que eles estão sendo reformados atualmente?

Ambas a Lei de Moore e Mais do que Moore impulsionam a demanda por nossas soluções rentáveis, impulsionando as vendas de sistemas TWINSCAN de imersão e secos recém-construídos, bem como os sistemas PAS 5500 e TWINSCAN reformados.

Qual é o comprimento de onda nanométrico atual que a ASML pode trabalhar?

Os sistemas de litografia EUV mais avançados da ASML entregam um comprimento de onda de 13,5 nm de luz EUV.

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

Estender a Lei de Moore está se tornando cada vez mais difícil e caro, mas não está morta. Nós não estamos tão perto dos limites fundamentais da física quanto alguns poderiam nos levar a crer. Os projetos de chips de próxima geração incluirão materiais mais exóticos, tecnologias de embalagem novas e designs 3D mais complexos. Esses novos designs permitirão as próximas ondas grandes de inovação, como inteligência artificial avançada e conectividade rápida com 5G, bem como gerarão produtos de consumo que ainda não concebemos.

Eu pessoalmente trabalho dentro do negócio de Aplicativos da ASML, focado em desenvolver soluções de software para estender as capacidades de desempenho de nosso hardware, que é usado pelos 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 uma pastilha de silício e otimizar sua forma para gerar a imagem que desejamos.

Isso é um processo iterativo, intensivo em computação, que requer a utilização eficiente e precisa de uma arquitetura de computação de alto desempenho distribuída em larga escala. Os chips avançados de hoje têm bilhões de transistores, o que significa que devemos simular e otimizar a imagem de bilhões de padrões. Para alcançar isso com precisão extrema dentro de 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 chips se tornam mais complexos para estender a Lei de Moore, o aprendizado de máquina pode acelerar dramaticamente uma parte-chave 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 desconhecida pelo modelo físico e, em seguida, usar a rede neural para complementar a abordagem de modelagem física.

A metodologia usada para desenvolver modelos físicos rigorosos e modelos de aprendizado de máquina é muito semelhante. Ambos precisam de muitos resultados experimentais e dados para moldar a previsão, mas o aprendizado de máquina economiza muito tempo e esforço, enquanto melhora a precisão. Isso também apresenta uma oportunidade de utilizar mais plenamente as grandes quantidades de dados gerados em um ambiente de fabricação para melhorar o controle do processo.

Isso é apenas um exemplo para ilustrar o tema mais amplo em nossa indústria: desde que haja tecnólogos com a missão de estender a Lei de Moore, novas soluções inovadoras abordarão o problema de escalabilidade por muitos caminhos criativos diferentes.

Há algo mais que você gostaria de compartilhar sobre a ASML?

Na ASML Silicon Valley, empregamos uma equipe de software altamente especializada dedicada a estender a Lei de Moore, aproveitando nossa expertise única em modelagem física e algoritmos numéricos.

Isso nos posiciona para nos concentrarmos em várias diretrizes-chave para a empresa, incluindo:

• Aproveitar o poder computacional em constante crescimento para avançar ainda mais nossas aplicações de aprendizado de máquina focadas em simular o 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 grandes quantidades de dados de imagem de alta qualidade para melhorar a tecnologia de otimização de padronização, e
• Apoiar e estender nossas soluções computacionais para a próxima geração de roadmap de litografia EUV para apoiar a continuação da Lei de Moore.

Embora sejam diferentes planos de produtos, cada caminho paralelo é crucial para manter os esforços agressivos de escalabilidade dos fabricantes de chips. E o aprendizado de máquina é uma tecnologia habilitadora usada em cada caminho. Nossas inovações não apenas impulsionam uma indústria de tecnologia de consumo inteira, mas também impulsionam inovações adicionais dentro de nossos próprios produtos à medida que ganhamos poder computacional cada vez maior.

Obrigado por responder a todas as nossas perguntas. Os leitores que desejam aprender mais devem visitar a ASML Silicon Valley em ASML Silicon Valley

https://youtu.be/l_DXCi0vNwI