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Lado Filipovic 教授 奥地利维也纳科技大学 维也纳技术大学微电子研究所多尺度工艺 TCAD 近年来，微电子行业经历了重大创新。涉及平面晶体管缩放的数十年技术路线图已演变为对硅以外最佳几何形状和材料的搜索。电路设计师和制造工程师不能再享受数十年单纯针对硅的实验数据带来的好处。技术计算机辅助设计 (TCAD) 和设计技术共同优化 (DTCO) 策略需要进行调整，以通过多尺度建模方法寻找新材料，其中材料的原子行为可为设计决策提供信息。随着设计裕度的持续减少，工艺变异性正成为一个重要问题。了解设备级和晶圆间变异至关重要。然而，当前的物理沉积和蚀刻模型并不能直接链接到设备输入。本次演讲将讨论过程模拟和仿真的现状，以及我们为协助微电子行业（包括半导体制造商和电子设计自动化 (EDA) 供应商）而开发的成果。在设计过程中加入 TCAD 和 DTCO 已经变得非常有价值。我将讨论机器学习如何帮助将特征尺度建模与反应堆级输入和设备可变性相结合。最终，我们旨在实现一种数字化 DTCO 策略来进行设计发现，同时通过减少对实验过程开发的依赖来降低设计周期的成本、时间和环境影响。关于演讲者：Lado Filipovic 是维也纳技术大学微电子学和纳米电子学副教授，也是 Christian Doppler 半导体器件和传感器多尺度过程建模实验室主任。他于 2020 年和 2012 年在维也纳技术大学获得了半导体集成传感器方面的博士学位 (venia docendi) 和微电子学博士学位 (Dr.techn.)。他是基础科学和工业相关研究项目的首席研究员。他的主要研究兴趣是使用先进的工艺和设备建模来制造、操作、稳定性和可靠性新型半导体器件和传感器；以及涉及半导体器件和传感器制造过程的多尺度建模。这涉及将原子建模与蒙特卡罗和连续方法相结合，以及将物理模型与经验几何描述符合并在一个框架中，特别是用于过程 TCAD。他的团队已经发布了几种开源软件工具来模拟半导体器件制造（ViennaPS - https://github.com/ViennaTools/ViennaPS ）和操作（Vien- naEMC - https://github.com/ViennaTools/ViennaEMC ）。他目前还在研究机器学习与过程 TCAD 的有效集成，以将从头计算与分子动力学相结合，辅助材料和设计发现，并结合特征规模和反应堆规模模型。
Lado Filipovic 教授
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