Yi Zou, Senior Director of Engineering, ASML Silicon Valley – Intervju-serie

Yi Zou ansvarar för data science-produktutvecklingsteamet på ASML Silicon Valley. ASML utvecklar avancerad programvara och mättekniklösningar som hanterar de ökande komplexiteterna vid mindre nodstorlekar.

Vad var det som intresserade dig att studera teknik?

Som barn var jag alltid mycket nyfiken och intresserad av att förstå hur saker fungerar. Detta ledde mig till att studera ämnen som naturvetenskap i gymnasiet, men jag insåg snabbt att det var ingenjörerna som designade och byggde lösningar för att hantera verkliga problem och ha en positiv inverkan på vår värld.

På universitetet uppskattade jag också hur ingenjörsutbildningar fokuserade på att utveckla andra viktiga färdigheter, utöver de grundläggande fysik- och matematikämnena, som är högt överförbara på arbetsmarknaden till många olika karriärer. Ingenjörer förvärvar starka analytiska och kritiska problemlösningsfärdigheter, samt förmågan att växla mellan helhetsperspektiv och detaljorienterad approach som behövs för att förverkliga idéer – från kreativ koncept till systemdesign till slutprodukt.

Kan du berätta om din resa till att bli Senior Director of Engineering på ASML?

2014 gick jag med i ASML från GlobalFoundries, ett amerikanskt halvledarföretag som designar och tillverkar kiselchips. Som medlem i Advanced Technology Development-teamet på ASML Silicon Valley ledde jag flera forskningsprojekt som fokuserade på att utvärdera och prototypa litografitekniker som används för att förbättra tillverkningsprocessen för chips, såsom förbättrad mönsterupplösning.

Under samma period byggde jag ett tekniskt team som specialiserade sig på maskinlärning. Vi demonstrerade möjligheten att tillämpa djupinlärning på flera kritiska tillämpningar, vilket ledde till utvecklingen av en ny produktfamilj. Jag ledde också ett nära samarbete med ett ledande chip-tillverkningsföretag för att utforska data science-tillämpningar inom högvolymtillverkning av fabriker (där chips tillverkas). Detta ledde till skapandet av flera nya möjligheter för ASML. Sedan min senaste befordran 2019 fortsätter jag att utöka data science-tekniker till vår bredare kundmarknad.

ASML är en innovationsledare inom halvledarindustrin, eftersom de tillhandahåller chip-tillverkare med allt de behöver – hårdvara, programvara och tjänster – för att massproducera mönster på kisel genom litografi. Kan du snabbt sammanfatta vad litografi är i förhållande till att designa datorchips

Arbetet som ASML gör är en nyckelingrediens för att göra chip mer kraftfulla, billigare, energisnålare och mer allmänt tillgängliga. Det börjar med vår litografisystem, som i princip är ett projiceringssystem, som använder ultraviolett ljus för att skapa miljarder små strukturer på tunna skivor av kisel.

Ljus projiceras på en ritning av mönstret (känd som en “retikel” eller “mask”) som ska tryckas. Optiken fokuserar mönstret på kiselskivan, som tidigare har belagts med ett ljuskänsligt kemiskt ämne. När de oexponerade delarna etiketteras bort, avslöjas en tredimensionell struktur. Processen upprepas gång på gång i det här steg- och skanningsystemet, som mäter och exponerar i parallell.

De här chipen bildar vad som motsvarar en flervånings “stad” av kretsar med miljarder små anslutningar på tunna skikt. Tillsammans utgör dessa strukturer en integrerad krets, eller chip. Ju fler strukturer som chip-tillverkare kan packa på en chip, desto snabbare och kraftfullare är den.

ASML har två huvudtyper av litografisystem. Kan du förklara vad EUV-litografisystemet är?

EUV representerar det största steget i litografiframsteg sedan början. Det knepiga med EUV-ljus är att det absorberas av allt, även luft. Det är också notoriskt svårt att generera.

Ett EUV-litografisystem har en stor högvakuumkammare där ljuset kan färdas tillräckligt långt för att landa på skivan. Ljuset leds av en serie ultra-reflecterande speglar. Ett EUV-system använder en högenergilaser som avfyrar på en mikroskopisk dropp av flytande tenn (som reser 50 000 gånger per sekund) och omvandlar den till plasma, som emitterar EUV-ljus, som sedan fokuseras till en stråle.

Kan du förklara hur DUV-litografisystemet skiljer sig från EUV-litografisystemet?

Vårt DUV-litografisystem är branschens arbetshest som används för att tillverka en bred range av halvledarnoder och tekniker. EUV används bredvid DUV-system vid de mest avancerade noderna och kritiska lagren för att driva prisvärd skalning.

En av de riktigt imponerande aspekterna av ASML är hur företaget renoverar gamla system, såsom “klassiska” PAS 5500 och TWINSCAN-litografisystem. Vad används de för när de renoveras?

Både Moore’s lag och mer än Moore driver efterfrågan på våra kostnadseffektiva lösningar, vilket driver försäljningen av både nybyggda TWINSCAN- och torra system, samt renoverade PAS 5500 och TWINSCAN-stepper och skanner.

Vad är den nuvarande nanometer-våglängden som ASML kan arbeta med?

ASML:s mest avancerade EUV-litografisystem levererar 13,5 nm våglängd av EUV-ljus.

Moore’s lag har varit konsekvent under flera decennier nu, tror du att Moore’s lag är nära sitt slut eller att det kan sträckas ut ytterligare?

Att förlänga Moore’s lag blir allt svårare och dyrare, men det är inte död. Vi är inte så nära de grundläggande fysikgränserna som vissa skulle ha oss att tro. Nästa generations chipdesign kommer att innehålla mer exotiska material, nya förpackningstekniker och mer komplexa 3D-design. Dessa nya design kommer att möjliggöra de nästa stora vågorna av innovation, som avancerad artificiell intelligens och snabb anslutning med 5G, samt generera konsumentprodukter som vi ännu inte har föreställt oss.

Jag arbetar personligen inom ASML:s Applications-verksamhet, som fokuserar på att utveckla programvarulösningar för att utöka prestandaförmågan hos vår hårdvara, som används av chip-tillverkare för att massproducera allt mindre mönster på kisel. Det skulle vara omöjligt för våra litografisystem att tillverka chip vid allt mindre dimensioner utan den programvara vi utvecklar.

Vårt team av ingenjörer arbetar ständigt med att förstå och modellera de fysiska effekter som påverkar mönsterprocessen, så att vi kan förutsäga hur en designmönster kommer att tryckas på en kiselskiva och optimera dess form för att generera den bild vi vill ha.

Detta är en iterativ, beräkningsintensiv process som kräver den effektiva och precisa användningen av en stor skala, distribuerad högpresterande datorarkitektur. Dagens avancerade chip har miljarder transistorer, vilket innebär att vi måste simulerar och optimera avbildningen av miljarder mönster. För att uppnå detta med extrem precision inom 24 timmar måste vi hitta smarta sätt att fortsätta förbättra modellprestanda, i termer av precision och körtid.

Såsom chip-layouter blir mer komplexa för att förlänga Moore’s lag, kan maskinlärning dramatiskt påskynda en viktig del av simulerings- och tillverkningsprocessen. Inom teamen på ASML Silicon Valley forskar dataforskare hur man kan utforma ett nytt neuronnät för att hjälpa till att förstå komplex fysik som är okänd för fysisk modell och sedan använda neuronnätet för att komplettera den fysiska modelleringen.

Metodiken som används för att utveckla rigorösa fysiska modeller och maskinlärningsmodeller är mycket lika. Båda behöver många experimentella resultat och data för att forma förutsägelsen, men maskinlärning sparar mycket tid och ansträngning, samtidigt som den förbättrar precisionen. Det presenterar också en möjlighet att mer fullständigt utnyttja de stora mängder data som genereras i en tillverkningsmiljö för att förbättra processkontrollen.

Detta är bara ett exempel för att illustrera den bredare temat över hela vår bransch: Så länge det finns teknologer som har i uppdrag att förlänga Moore’s lag, kommer nya innovativa lösningar att hantera skalningsproblemet via många olika kreativa vägar.

Finns det något annat du vill dela om ASML?

I Silicon Valley har ASML en högt specialiserad programvarukraft som är dedikerad till att förlänga Moore’s lag genom att utnyttja sin unika expertis inom fysisk modellering och numeriska algoritmer.

Detta positionerar oss för att fokusera på flera nyckeluppdrag för företaget, inklusive:

• Att utnyttja den alltmer ökande beräkningskraften för att ytterligare förbättra våra maskinlärningsapplikationer som fokuserar på att simulera litografiprocessen för att förlänga Moore’s lag,
• Att integrera våra beräknings- och mätteknikkompetenser för att ytterligare förbättra modellprecisionen, samt generera och bättre utnyttja stora mängder högkvalitetsbilddata för att förbättra mönsteroptimeringstekniken, och
• Att stödja och utöka våra beräkningslösningar för den kommande EUV-litografivägen för att stödja fortsättningen av Moore’s lag.

Medan dessa är olika produktvägar, är varje parallell väg avgörande för att ytterligare upprätthålla chip-tillverkarnas aggressiva skalningsansträngningar. Och maskinlärning är en möjliggörande teknik som används i varje väg. Våra innovationer driver inte bara framåt en hel konsumentteknologiindustri, utan driver också ytterligare innovation inom våra egna produkter när vi får alltmer ökande beräkningskraft.

Tack för att du svarade på alla våra frågor. Läsare som vill lära sig mer kan besöka ASML Silicon Valley

https://youtu.be/l_DXCi0vNwI