公开(公告)号：CN117436232A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202310820669.4

申请日：2023-07-05

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 南润俊 ,  姜宝景 ,  文晓元 ,  崔秉善 ,  崔在铭 ,  张铉在 ,  许仁

IPC: G06F30/20 ,  G06F18/214 ,  G06F18/27

Abstract: 一种用于半导体设计工艺中的仿真的神经网络的建模方法被提供。在神经网络的建模方法中，第一回归模型基于第一样本数据和第一仿真结果数据而被训练。第一回归模型用于根据第一样本数据预测第一仿真结果数据。第一样本数据表示半导体装置的制造工艺的条件和半导体装置的特性中的至少一个。第一仿真结果数据通过对第一样本数据执行仿真而被获得。响应于第一回归模型的一致性低于目标一致性，第一回归模型基于与第一样本数据不同的第二样本数据而被重新训练。第二样本数据与第一回归模型的一致性降低因素相关联，第一回归模型的一致性降低因素是第一回归模型的预测失败的原由。

公开(公告)号：CN116467996A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310097735.X

申请日：2023-01-19

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 张铉在 ,  金宗沅 ,  许仁 ,  金赛彬 ,  金铃九 ,  南润俊 ,  郑椙旭 ,  车文铉

IPC: G06F30/392 ,  G06F115/12

Abstract: 一种模拟由半导体工艺制造的集成电路的布局的方法，包括：从定义布局的布局数据中提取多个图案布局；通过放大多个图案布局和从半导体工艺提供的至少一个参数来生成训练数据；通过对训练数据进行采样生成样本数据；从样本数据生成包括三维阵列的特征数据；将样本数据和特征数据分别提供给模拟器和机器学习模型；以及基于机器学习模型的输出和模拟器的输出训练机器学习模型。

公开(公告)号：CN116187155A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211500153.3

申请日：2022-11-28

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 金真佑 ,  崔秉善 ,  南润俊 ,  明相勋 ,  安在湜 ,  柳志殊 ,  郑椙旭 ,  崔在铭

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/17 ,  G16C60/00 ,  G06F111/04

Abstract: 一种为设计模拟器生成最佳输入数据的方法，该设计模拟器响应于与输入参数有关的输入数据提供与输出参数有关的输出数据。该方法包括：生成包括样本输入数据和样本输出数据的训练数据；根据使用训练数据训练的估计模型从输入参数中选择影响多个输出参数的至少一个基本输入参数；并根据与至少一个基本输入参数对应的基本输入数据和样本输出数据生成最佳输入数据。