Método eficiente de análisis de fallos asistido por aprendizaje automático para la predicción de defectos a nivel de circuito

Integral al éxito de los avances en transistores es el uso preciso del análisis de fallos (AF), que beneficia el ajuste fino y la optimización de los procesos de fabricación. Sin embargo, los fabricantes de chips enfrentan varios desafíos de AF, ya que el tamaño, la estructura y las complejidades de los materiales de los dispositivos escalan drásticamente. Para mantener la manufacturabilidad, se puede acelerar la identificación de defectos en todos los pasos del procesamiento y diseño de chips. Por otro lado, a medida que las tecnologías escalan por debajo de los nodos de nanómetros, los dispositivos son más sensibles a la variabilidad inducida por procesos inevitables. Por lo tanto, los defectos metálicos y la variabilidad inducida por procesos deben tratarse simultáneamente en el contexto de la escalabilidad de los chips, mientras que se deben desarrollar métodos de diagnóstico de fallos para desacoplar los efectos. De hecho, localizar un componente defectuoso entre miles de circuitos en un microchip en presencia de variabilidad es una tarea tediosa. Este trabajo muestra cómo las simulaciones de circuitos SPICE acopladas con modelado físico basado en aprendizaje automático deben utilizarse efectivamente para abordar tal problema en una celda de bits 6T-SRAM. Se diseña un sistema automático de reconocimiento de defectos de puente para tal circuito mediante el entrenamiento de un modelo predictivo con datos de simulación. Para los descriptores de características del modelo, se aprovechan la simetría del circuito y una propiedad material fundamental: los metales (semiconductores) tienen un coeficiente de temperatura de resistencia positivo (negativo) hasta un cierto rango de voltaje. Luego, este trabajo demuestra con éxito cómo se identifica un circuito defectuoso junto con la posición de su componente defectuoso con aproximadamente un 99.5% de precisión. Esta solución propuesta debería ayudar enormemente a acelerar el proceso de producción de circuitos integrados.