論文の概要: Fully automated inverse co-optimization of templates and block copolymer blending recipes for DSA lithography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02715v1
• Date: Fri, 03 Oct 2025 04:32:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:52.261749
• Title: Fully automated inverse co-optimization of templates and block copolymer blending recipes for DSA lithography
• Title（参考訳）: DSAリソグラフィーのためのテンプレートとブロック共重合の完全自動逆共最適化
• Authors: Yuhao Zhou, Huangyan Shen, Qingliang Song, Qingshu Dong, Jianfeng Li, Weihua Li,
• Abstract要約: ブロック共重合体(BCP)の直接自己組織化は、円孔の形成に非常に有望なアプローチを提供する。 テンプレート形状を2パラメータのみで特徴付けるガウス記述子を提案する。 我々は, ブロック共重合体のテンプレート形状への適合性を向上させるために, 純粋なジブロック共重合体の代わりにAB/AB二成分ブレンドを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.997702728197604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The directed self-assembly (DSA) of block copolymers (BCPs) offers a highly promising approach for the fabrication of contact holes or vertical interconnect access at sub-7nm technology nodes. To fabricate circular holes with precisely controlled size and positions, the self-assembly of block copolymers requires guidance from a properly designed template. Effectively parameterizing the template shape to enable efficient optimization remains a critical yet challenging problem. Moreover, the optimized template must possess excellent manufacturability for practical applications. In this work, we propose a Gaussian descriptor for characterizing the template shape with only two parameters. We further propose to use AB/AB binary blends instead of pure diblock copolymer to improve the adaptability of the block copolymer system to the template shape. The Bayesian optimization (BO) is applied to co-optimize the binary blend and the template shape. Our results demonstrate that BO based on the Gaussian descriptor can efficiently yield the optimal templates for diverse multi-hole patterns, all leading to highly matched self-assembled morphologies. Moreover, by imposing constraints on the variation of curvature of the template during optimization, superior manufacturability is ensured for each optimized template. It is noteworthy that each key parameter of the blend exhibits a relatively wide tunable window under the requirement of rather high precision. Our work provides valuable insights for advancing DSA technology, and thus potentially propels its practical applications forward.
• Abstract（参考訳）: ブロック共重合体 (BCP) の指向性自己アセンブリ (DSA) は, 接触孔の形成や, サブ-7nm技術ノードでの垂直配線アクセスに極めて有望なアプローチを提供する。 寸法と位置を正確に制御した円孔を作製するには、ブロック共重合体の自己組立は、適切に設計されたテンプレートからのガイダンスを必要とする。 効率的な最適化を可能にするためにテンプレート形状を効果的にパラメータ化することは、依然として重要な課題である。 さらに、最適化されたテンプレートは、実用的な用途に優れた製造性を持たなければならない。 本研究では,テンプレート形状を2パラメータのみで特徴付けるガウス記述子を提案する。 さらに, ブロック共重合体のテンプレート形状への適合性を向上させるために, 純粋なジブロック共重合体の代わりにAB/AB二成分ブレンドを用いることを提案する。 ベイズ最適化(BO)は二成分ブレンドとテンプレート形状を共最適化するために用いられる。 以上の結果から,ガウス記述子に基づくBOは多孔パターンの最適テンプレートを効率よく生成できることを示す。 さらに、最適化中にテンプレートの曲率の変動に制約を加えることにより、各最適化テンプレートに対して優れた製造性を確保することができる。 ブレンドの各キーパラメータは、比較的高精度な要求の下で比較的広い調整可能なウィンドウを示すことは注目すべきである。 我々の研究は、DSA技術の進歩に貴重な洞察を与え、その実践的応用を前進させる可能性がある。

関連論文リスト

• An Efficient Deep Template Matching and In-Plane Pose Estimation Method via Template-Aware Dynamic Convolution [5.201850165450502]
  産業検査やコンポーネントアライメントタスクでは、テンプレートマッチングはターゲットの位置と幾何学的状態の効率的な推定を必要とする。 本稿では,テンプレートマッチングを結合局所化と幾何回帰として再構成する軽量なエンドツーエンドフレームワークを提案する。 実験により, 複合変換下での高精度および14msの推論が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-02T05:05:43Z)
• Building Coding Agents via Entropy-Enhanced Multi-Turn Preference Optimization [13.271737599933147]
  本稿では,エントロピー強化フレームワークであるEntroPOを紹介し,既存の優先最適化アルゴリズムをマルチターンツール支援設定に適用する。 EntroPOは、さまざまな家族やサイズのモデル群を微調整することで検証する。 swebenchのリーダーボードでは、オープンウェイトモデルの間で、新しい最先端の結果が確立される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-15T20:36:19Z)
• Composition and Alignment of Diffusion Models using Constrained Learning [79.36736636241564]
  拡散モデルは、複雑な分布からサンプルを採取する能力により、生成的モデリングにおいて普及している。 i) 拡散モデルを微調整して報酬と整合させるアライメントと、(ii) 予め訓練された拡散モデルを組み合わせて、それぞれが生成した出力に望ましい属性を強調する合成である。 本稿では,共役モデルが報酬制約を満たすこと,あるいは(潜在的に複数の)事前学習モデルに近づき続けることを強制することによって,拡散モデルのアライメントと構成を統一する制約付き最適化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-26T15:06:30Z)
• HiLAB: A Hybrid Inverse-Design Framework [0.0]
  HiLABはナノフォトニック構造の逆設計のための新しいパラダイムである。 シミュレーションコストを削減した多様なフリーフォーム構成を生成することで、多機能デバイス設計に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T05:34:56Z)
• Decoding-Time Language Model Alignment with Multiple Objectives [116.42095026960598]
  既存の手法は主に、1つの報酬関数に対してLMを最適化することに集中し、それらの適応性は様々な目的に制限される。 本稿では,予測の線形結合から次のトークンを出力する復号時間アルゴリズムである$textbfmulti-objective decoding (MOD)$を提案する。 提案手法は, 自然条件下であっても, 既存のアプローチが準最適であることを示すとともに, 提案手法の最適性を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T02:46:30Z)
• SIGMA: Scale-Invariant Global Sparse Shape Matching [50.385414715675076]
  非剛体形状の正確なスパース対応を生成するための新しい混合整数プログラミング(MIP)法を提案する。 いくつかの挑戦的な3Dデータセットに対して,スパースな非剛性マッチングの最先端結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-16T14:25:30Z)
• Conflict-Averse Gradient Optimization of Ensembles for Effective Offline Model-Based Optimization [0.0]
  我々は、多重勾配降下アルゴリズム(MGDA)と競合逆勾配降下アルゴリズム(CAGrad)の2つの勾配情報を組み合わせたアルゴリズムを評価する。 以上の結果から,MGDAとCAGradは保存性と最適性の間に望ましいバランスを保ち,設計の最適性を損なうことなく,データ駆動型オフラインMBOの堅牢化に寄与することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T10:00:27Z)
• Surrogate modeling for Bayesian optimization beyond a single Gaussian process [62.294228304646516]
  本稿では,探索空間の活用と探索のバランスをとるための新しいベイズ代理モデルを提案する。 拡張性のある関数サンプリングを実現するため、GPモデル毎にランダムな特徴ベースのカーネル近似を利用する。 提案した EGP-TS を大域的最適に収束させるため,ベイズ的後悔の概念に基づいて解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T16:43:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。