公开(公告)号：CN120068570A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202411634224.8

申请日：2024-11-15

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 金桂烨 ,  明相勳 ,  郑载勳 ,  崔允智 ,  韩松伊

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/084

Abstract: 公开了自动校准方法和自动校准系统。根据至少一个实例实施例的自动校准方法可包括：接收至少一个内部方程、与半导体装置设计相关联的输入数据和与半导体装置设计相关联的硬件数据；基于所述输入数据和所述硬件数据来生成至少一个近似函数；基于生成的所述至少一个近似函数来确定至少一个损失函数；确定所述至少一个近似函数的至少一个参数和所述至少一个内部方程的至少一个参数，使得所述至少一个损失函数的值为0；以及基于确定的所述至少一个近似函数的至少一个参数和所述至少一个内部方程的至少一个参数来选择性地调整半导体装置设计。

公开(公告)号：CN120030971A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202411473732.2

申请日：2024-10-22

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 崔翰林 ,  卢弦均 ,  金昇昱 ,  孙秀沇 ,  郑载勋 ,  崔允智

IPC: G06F30/39 ,  G06N20/00 ,  G06N3/0464

Abstract: 提供对半导体工艺进行建模的方法和系统。所述方法包括：基于定义子工艺步骤和测量步骤的输入数据获得测量值；基于测量步骤，将子工艺步骤分组为分别与多个模块对应；以及基于分组的子工艺步骤和测量值，训练机器学习模型以预测半导体装置中的至少一个特性。机器学习模型包括第一子模型和第二子模型，第一子模型被配置为基于所述多个模块输出特征值，第二子模型被配置为基于所述特征值输出表示与所述多个模块中的每个模块对应的估计值和半导体装置的所述至少一个特性的输出值。

公开(公告)号：CN119337796A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202410919785.6

申请日：2024-07-10

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 明相勋 ,  金桂烨 ,  郑载勋 ,  崔允智 ,  韩松伊

IPC: G06F30/367 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 给出了生成神经网络模型并且通过使用神经网络模型执行电路仿真的方法和计算装置。该方法包括：通过基于温度和工艺参数执行工艺仿真来生成样本数据；基于样本数据来训练神经网络模型；执行神经网络模型的轻量级操作以生成轻量级神经网络模型；重新训练轻量级神经网络模型；以及通过使用重新训练后的轻量级神经网络模型以工艺参数作为输入来执行电路仿真。

公开(公告)号：CN114444249A

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202111289296.X

申请日：2021-11-02

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： S·Y·韩 ,  金在珉 ,  金宰浩 ,  都支星 ,  白康铉 ,  辛荣圭 ,  张成熏 ,  赵泳俊 ,  崔允智

IPC: G06F30/20 ,  G06F119/02 ,  G06F119/20

Abstract: 一种半导体设计自动化系统包括：仿真器，其被配置为生成仿真数据；恢复模块，其被配置为校正仿真数据的采样错误以生成恢复仿真数据；硬件数据模块，其被配置为生成真实数据；预处理模块，其被配置为对真实数据进行预处理以生成预处理的真实数据；数据库，其被配置为存储恢复仿真数据和预处理的真实数据；第一图形用户界面，其包括自动仿真生成器，该自动仿真生成器被配置为生成恢复仿真数据和预处理的真实数据的机器学习模型并从机器学习模型生成预测的真实数据；以及第二图形用户界面，其包括可视化单元，该可视化单元被配置为从机器学习模型生成可视化的虚拟化工艺结果。