Entrevistas
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 software e soluções de metrologia sofisticadas, abordando complexidades crescentes encontradas em nós menores.
O que o interessou a perseguir engenharia?
Como criança, eu sempre fui muito curioso e interessado em entender como as coisas funcionam. Isso me levou a me aproximar de 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.
Na faculdade, eu também apreciei como os cursos de engenharia se concentravam no desenvolvimento de 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 habilidades de pensamento analítico e resolução de problemas críticos, bem como a capacidade de transitar entre uma abordagem de grande escala para uma abordagem detalhada necessária para trazer ideias à vida – 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 americana de semicondutores 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.
No mesmo período, 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 (fábricas onde os chips são feitos). Isso levou à criação de várias oportunidades adicionais 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 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 ubíquos. 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 ‘retículo’ ou ‘máscara’) que será impresso. Óptica foca o padrão sobre a pastilha de silício, que foi anteriormente 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 nesse sistema de passo e digitalização, 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 como uma pastilha. 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 cair sobre 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 focada 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 os sistemas de litografia ‘clássicos’ PAS 5500 e TWINSCAN. O que eles estão sendo reformados atualmente?
Tanto a Lei de Moore quanto a Lei de Mais do que Moore impulsionam a demanda por nossas soluções de custo eficazes, impulsionando as vendas de sistemas TWINSCAN de imersão e secos recém-construídos, bem como sistemas PAS 5500 e TWINSCAN reformados.
Qual é o comprimento de onda nanométrico atual com o qual 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 ela 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 como alguns gostariam que acredisséssemos. Os designs de chips de próxima geração incluirão materiais exóticos, novas tecnologias de embalagem e designs 3D mais complexos. Esses novos designs permitirão as próximas ondas de inovação, como inteligência artificial avançada e conectividade rápida com 5G, bem como gerarão produtos de consumo que ainda não concebemos.
Eu trabalho pessoalmente dentro do negócio de Aplicativos da ASML, focado no desenvolvimento de 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 seu formato para gerar a imagem que desejamos.
Isso é um processo iterativo, intensivo em computação, que exige a utilização eficiente e precisa de uma arquitetura de computação de alto desempenho distribuída em grande 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 que é 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 dar forma à previsão, mas o aprendizado de máquina economiza muito tempo e esforço, melhorando a precisão. Isso também apresenta uma oportunidade para utilizar mais plenamente os grandes volumes 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 meio de muitas vias criativas diferentes.
Há algo mais que você gostaria de compartilhar sobre a ASML?
Na Silicon Valley, a ASML emprega uma força de software altamente especializada dedicada a estender a Lei de Moore, aproveitando sua 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 da estrada de litografia EUV para apoiar a continuação da Lei de Moore.
Embora esses sejam diferentes planos de produtos, cada caminho paralelo é crucial para manter os esforços de escalabilidade agressivos dos fabricantes de chips. E o aprendizado de máquina é uma tecnologia habilitadora usada em cada caminho. Nossas inovações não apenas impulsionam a indústria de tecnologia de consumo, 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 ASML Silicon Valley
