En el dinámico mundo del desarrollo de chips, el modelado y la simulación se han convertido en herramientas indispensables para hacer frente a los retos que plantean unas especificaciones de proceso más estrictas, la reducción de las ventanas de proceso y una competencia feroz por introducir tecnologías revolucionarias en el mercado.

El camino desde el diseño de un chip hasta su fabricación a gran escala implica innumerables horas de ingeniería dedicadas a perfeccionar diversos procesos como la litografía, el grabado, la deposición y la CMP, entre otros, todo ello con el objetivo de lograr un alto rendimiento. Sorprendentemente, la fabricación de un solo dispositivo puede requerir hasta 1.000 pasos de herramientas individuales. Sin embargo, el principal obstáculo para los ingenieros consiste en cumplir las especificaciones del proceso con una precisión nanométrica, lo que puede prolongar considerablemente los plazos de desarrollo e inflar los costes.

“Con la llegada de la litografía 3D y EUV, los retos no han hecho más que intensificarse”, señala Keren Kanarik, directora general técnica de Lam Research. Lam Research, uno de los principales fabricantes de equipos para semiconductores, calcula que el proceso de desarrollo de un objetivo específico puede costar más de cien mil dólares sólo en tiempo de herramientas de proceso y trabajo de metrología.

Este artículo arroja luz sobre tres procesos clave en los que la experiencia humana, combinada con tecnologías informáticas de vanguardia, ha demostrado ser decisiva para reducir los costes de desarrollo de procesos y acelerar la consecución de objetivos.

Encontrar el equilibrio: Ingenieros frente a algoritmos de aprendizaje automático
Inspirándose en la legendaria partida de ajedrez entre Garry Kasparov y Deep Blue de IBM, los ingenieros de Lam Research idearon una competición para encontrar el equilibrio óptimo entre el esfuerzo humano y la eficiencia computacional. En este caso, la competición se centró en un sencillo proceso de grabado con dióxido de silicio. Los ingenieros compararon la relación coste-objetivo entre el método de un ingeniero experimentado y tres algoritmos de aprendizaje automático.

Kanarik subraya: “Los humanos son nuestra referencia. Obtenemos los mejores resultados cuando combinamos la orientación humana con la toma de decisiones por ordenador”. Aprovechando este enfoque híbrido, el coste de desarrollo del proceso se redujo con éxito de 105.000 a 52.000 dólares.

Liberar el potencial del modelado multifísico: Proceso de limpieza de obleas
La limpieza de obleas es un paso crítico en la fabricación de chips, y los procesos de limpieza de una sola oblea ofrecen una uniformidad superior en comparación con los métodos de limpieza por lotes. Sin embargo, la aparición de defectos de filigrana planteaba un reto desconcertante. Para resolver este problema, los ingenieros de TEL (Tokyo Electron Limited) emplearon modelos multifísicos para conocer los parámetros específicos de las herramientas que causaban los defectos.

Mediante un enfoque de modelado exhaustivo, los ingenieros de TEL descubrieron que la absorción de vapor de agua durante el proceso de secado provocaba la formación de marcas de agua en las obleas. Mediante el desarrollo de un modelo basado en ecuaciones diferenciales, el equipo identificó con éxito las condiciones responsables de la formación de marcas de agua y optimizó el flujo de aire en la cámara para eliminar el problema.

Afrontar los retos térmicos de los sistemas 3D-IC: Modelado multifísico
La gestión térmica se ha convertido en un aspecto crucial en el diseño de sistemas 3D-IC, en los que la integración de múltiples chips introduce complejidades térmicas y mecánicas. Para hacer frente a estos retos, los solvers multifísicos han demostrado ser muy valiosos a la hora de simular con precisión el funcionamiento del sistema.

Combinando modelos térmicos de chips, modelos de potencia, modelos de señales y modelos electrostáticos, los ingenieros pueden obtener una comprensión holística del comportamiento térmico y diseñar soluciones de refrigeración robustas. Es esencial tener en cuenta desde el principio la resistencia térmica durante la fase de diseño, ya que los problemas térmicos y mecánicos aumentan con la proximidad de chiplets o troqueles empaquetados.

Mirando hacia el futuro: Un futuro sinérgico
Aunque la experiencia humana sigue siendo primordial en el desarrollo de procesos, la adopción de soluciones asistidas por ordenador no deja de aumentar. La aplicación del aprendizaje automático al desarrollo de procesos aún está en pañales, pero es muy prometedora para el sector.

Kanarik prevé un futuro en el que el conocimiento del sector se integre eficazmente en los algoritmos, permitiendo una transferencia de conocimientos más rápida y transformando radicalmente la forma en que se desarrollan los procesos de semiconductores.