Fugu-MT 論文翻訳(概要): Physics-informed neural networks and neural operators for a study of EUV electromagnetic wave diffraction from a lithography mask

論文の概要: Physics-informed neural networks and neural operators for a study of EUV electromagnetic wave diffraction from a lithography mask

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04153v1
Date: Sat, 05 Jul 2025 20:21:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.043875
Title: Physics-informed neural networks and neural operators for a study of EUV electromagnetic wave diffraction from a lithography mask
Title（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワークとニューラルネットワークによるリソグラフィーマスクからのEUV電磁波回折の研究
Authors: Vasiliy A. Es'kin, Egor V. Ivanov,
Abstract要約: WGNO(Waveguide Neural Operator)は、最も計算コストのかかる部品をニューラルネットワークに置き換えた導波路法に基づいている。現実的な2Dマスクと3Dマスクの数値実験により、WGNOは最先端の精度と推測時間を達成することが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Physics-informed neural networks (PINNs) and neural operators (NOs) for solving the problem of diffraction of Extreme Ultraviolet (EUV) electromagnetic waves from a mask are presented. A novel hybrid Waveguide Neural Operator (WGNO) is introduced, which is based on a waveguide method with its most computationally expensive part replaced by a neural network. Numerical experiments on realistic 2D and 3D masks show that the WGNO achieves state-of-the-art accuracy and inference time, providing a highly efficient solution for accelerating the design workflows of lithography masks.
Abstract（参考訳）: マスクからの極紫外電磁波(EUV)の回折を解くための物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)とニューラル演算子(NO)について述べる。 WGNO(Waveguide Neural Operator)は、最も計算コストのかかる部品をニューラルネットワークに置き換えた導波路法に基づいている。現実的な2Dマスクと3Dマスクの数値実験により、WGNOは最先端の精度と推測時間を実現し、リソグラフィマスクの設計ワークフローを加速するための高効率なソリューションを提供する。

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