STAGE - Développement dune IA pour la validation de masques - H/F

La réalisation d’un circuit intégré passe par l’empilement de couches de différents matériaux sur un substrat de silicium. Des motifs spécifiques ont besoin d’être définis pour chacune des couches afin de réaliser les composants élémentaires et le connexions entre ces composants. La génération de ces motifs se fait à l’aide de masques qui permettent de protéger certaines zones lors de l’étape de photolithographie. L’étape de la préparation des données masques, appelée CAD2MASK, est donc une étape cruciale qui permet de faire la passerelle entre le monde de la conception du circuit et celui de la fabrication en salle blanche. Cela se fait grâce à des opérations logiques élaborées, qui évoluent pour accompagner le développement des technologies.

Une fois cette étape réalisée, nous devons faire des vérifications sur les données qui ont été générées afin de s’assurer que certaines contraintes dimensionnelles sont respectées. A la fois dans le but de confirmer que les masques pourront bien être fabriqué mais également pour s’assurer que leur utilisation est en accord avec la capabilité process en salle blanche.

Cette opération, appelée Post Logical-opération Check, est appliquée sur tous les masques de tous les projets. Nous travaillons sur les sites de Crolles 200, Crolles 300, Rousset, Agrate et Catane. Une validation systématique des défauts est nécessaire pour permettre de décider si le masque nécessite une correction ou non. La plupart des erreurs sont des défauts connus qui peuvent être dérogés car ils se présentent dans des situations particulières. Dans le cas où le nombre d’erreurs est trop important nous sommes obligés de faire un échantillonnage en regardant seulement quelques défauts. Le risque étant de « cacher » des vrais défauts. C’est pour cette étape que l’intelligence artificielle peut apporter un vrai gain. L’enjeu est à la fois financier au regard du court des masques et de la fabrication des plaques en salle blanche, mais également en termes de perte de marchés ou de retard de programmes avec le risque d’un prototype non fonctionnel.

Votre stage se déroulera entre le service CAD2MASK et le service Innovation. L’objectif principal sera de poursuivre la mise en place d'une intelligence artificielle basée sur le clustering, capable de nous aider dans la prise de décision sur les erreurs détectées sur les différents projets. Vous travaillerez en collaboration avec l’équipe CAD2MASK et votre regard extérieur et critique pourra amener à développer d’autres applications de l’intelligence artificielle au sein des étapes de la génération des masques. Vous serez amené à utiliser TensorFlow (codage Python), à créer et nettoyer une database de référence, à explorer des solutions basées sur les Graphs Convolutional Network (GCN) et à comparer vos résultats par rapport aux meilleures publications du domaine.