論文の概要: Realistic mask generation for matter-wave lithography via machine
learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08723v1
- Date: Fri, 15 Jul 2022 09:14:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-20 07:48:53.712116
- Title: Realistic mask generation for matter-wave lithography via machine
learning
- Title（参考訳）: 機械学習による物質波リソグラフィーのためのリアルマスク生成
- Authors: Johannes Fiedler and Adri\`a Salvador Palau and Eivind Kristen Osestad
and Pekka Parviainen and Bodil Holst
- Abstract要約: 準安定原子を対象としたマスク生成のための機械学習手法を提案する。
マスクの初期近似を生成するために、新しいディープニューラルアーキテクチャを訓練する。
この近似は、任意の精度に収束できる遺伝的最適化アルゴリズムの初期集団を生成するために用いられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fast production of large area patterns with nanometre resolution is crucial
for the established semiconductor industry and for enabling industrial-scale
production of next-generation quantum devices. Metastable atom lithography with
binary holography masks has been suggested as a higher resolution/low-cost
alternative to the current state of the art: extreme ultraviolet (EUV)
lithography. However, it was recently shown that the interaction of the
metastable atoms with the mask material (SiN) leads to a strong perturbation of
the wavefront, not included in existing mask generation theory, which is based
on classical scalar waves. This means that the inverse problem (creating a mask
based on the desired pattern) cannot be solved analytically even in 1D. Here we
present a machine learning approach to mask generation targeted for metastable
atoms. Our algorithm uses a combination of genetic optimisation and deep
learning to obtain the mask. A novel deep neural architecture is trained to
produce an initial approximation of the mask. This approximation is then used
to generate the initial population of the genetic optimisation algorithm that
can converge to arbitrary precision. We demonstrate the generation of arbitrary
1D patterns for system dimensions within the Fraunhofer approximation limit.
- Abstract（参考訳）: ナノメートル分解能を持つ大規模パターンの高速生産は、確立された半導体産業や次世代量子デバイスの産業規模の生産を可能にするために重要である。
二次元ホログラフィーマスクを用いた準安定原子リソグラフィーは、現在の最先端技術である極紫外リソグラフィー(EUV)の高解像度/低コストの代替として提案されている。
しかし、近年、準安定原子とマスク物質(SiN)の相互作用は、従来のスカラー波に基づくマスク生成理論には含まれない、波面の強い摂動をもたらすことが示されている。
これは、1dでも逆問題(所望のパターンに基づいてマスクを作成する)は解析的に解決できないことを意味する。
ここでは,準安定原子を対象としたマスク生成のための機械学習手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、遺伝的最適化と深層学習を組み合わせてマスクを得る。
マスクの初期近似を生成するために、新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャを訓練する。
この近似は、任意の精度に収束できる遺伝的最適化アルゴリズムの初期集団を生成するために用いられる。
フラウンホーファー近似限界内におけるシステム次元の任意の1次元パターンの生成を示す。
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