信息处理系统，其具备：存储部，其存储将表示组合物的材料的材料信息、使用所述组合物的规定工艺中的工艺条件与通过所述工艺得到的组合物的性能信息赋予关联的对应信息；性能推定部，其基于输入的所述材料信息、所述工艺条件和所述对应信息，取得所述性能信息；以及输出部，其输出所述性能信息。其输出所述性能信息。其输出所述性能信息。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】信息处理系统、信息处理装置、学习装置、信息处理方法、学习方法以及程序
[0001]本专利技术涉及信息处理系统、信息处理装置、学习装置、信息处理方法、学习方法以及程序。
[0002]本申请基于2019年9月11日在日本提出申请的特愿2019－165263号主张优先权，并将其内容引入本文。
技术介绍
[0003]伴随纳米技术的进步，越来越要求光致抗蚀剂、EB(Electron Beam，电子束)抗蚀剂等抗蚀剂的性能提升。因此，开发者通过使用各种各样的材料反复进行实验从而尝试开发新的抗蚀剂(例如参照非专利文献1)。
[0004]现有技术文献
[0005]非专利文献
[0006]非专利文献1：最新光致抗蚀剂材料开发和工艺最佳化技术(CMC出版(
シーエムシー
出版)，主编：河合晃)
技术实现思路
[0007]专利技术所要解决的课题
[0008]然而，材料的备选种类多，使用抗蚀剂的场合也是各种各样，因此开发新抗蚀剂的开发者的负担大。另外，这样的问题不限于抗蚀剂，这是材料的备选多、使用的场合也是各种各样的组合物的开发中共同的课题。
[0009]鉴于上述情况，本专利技术的目的在于提供减轻开发新组合物的开发者的工作量的技术。
[0010]用于解决课题的手段
[0011]本专利技术的一个方案是信息处理系统，其具备：存储部，其存储对应信息，所述对应信息是将表示组合物的材料的材料信息及使用所述组合物的规定工艺中的工艺条件与通过所述工艺得到的组合物的性能信息赋予关联的信息；性能推定部，其根据输入的所述材料信息、所述工艺条件和所述对应信息，取得所述性能信息；以及输出部，其输出所述性能信息。
[0012]本专利技术的一个方案是信息处理装置，其具备：性能推定部，其从存储部读出对应信息，并基于读出的材料信息及工艺条件和所述对应信息取得性能信息，所述对应信息是将表示抗蚀剂的材料的所述材料信息及使用所述抗蚀剂的规定工艺中的所述工艺条件、与表示通过所述工艺得到的所述抗蚀剂的性能的所述性能信息赋予关联的信息；和输出部，其输出所述性能信息。
[0013]本专利技术的一个方案是学习装置，其具备学习部，该学习部通过基于表示抗蚀剂的材料的材料信息及使用所述抗蚀剂的规定工艺中的工艺条件、和表示该材料信息及该工艺
条件的工艺中的所述抗蚀剂的物性的物性信息进行机器学习，从而生成第1对应信息。
[0014]本专利技术的一个方案是信息处理方法，其包括：性能推定步骤，基于将表示抗蚀剂的材料的材料信息及使用所述抗蚀剂的规定工艺中的工艺条件、和表示通过所述工艺得到的所述抗蚀剂的性能的性能信息赋予关联的对应信息，取得所述性能信息；和输出步骤，输出所述性能信息。
[0015]本专利技术的一个方案是用于使计算机作为上述信息处理系统来发挥功能的程序。
[0016]本专利技术的一个方案是学习方法，其包括学习步骤，该学习步骤中通过基于表示所述抗蚀剂的材料的材料信息及使用所述抗蚀剂的规定工艺中的工艺条件、和表示该材料信息和该工艺条件的工艺中的所述抗蚀剂的物性的物性信息，进行机器学习，从而生成第1对应信息。
[0017]本专利技术的一个方案是用于使计算机作为上述学习装置来发挥功能的程序。
[0018]专利技术的效果
[0019]根据本专利技术，能够减轻开发新组合物的开发者的工作量。
附图说明
[0020]图1是用于说明实施方式的概念图。
[0021]图2是示出实施方式的信息处理系统的系统结构的一例的图。
[0022]图3是示出实施方式中的学习数据的一例的图。
[0023]图4是示出实施方式中的回归用数据的一例的图。
[0024]图5是示出实施方式中的学习装置的功能结构的一例的图。
[0025]图6是示出实施方式中的学习装置所执行的生成第1模型的处理的流程的一例的流程图。
[0026]图7是示出实施方式中的学习装置所执行的生成第2模型的处理的流程的一例的流程图。
[0027]图8是示出实施方式中的推定对象信息的一例的图。
[0028]图9是示出实施方式中的控制部的功能结构的一例的图。
[0029]图10是示出实施方式中的信息处理装置所执行的处理的流程的一例的流程图。
[0030]图11是示出实施方式中的信息处理系统所得出的性能信息的推定结果与实测出的性能的关系的实验结果的第1例的图。
[0031]图12是示出实施方式中的信息处理系统所得出的性能信息的推定结果与实测出的性能的关系的实验结果的第2例的图。
具体实施方式
[0032]以下，参照附图对本专利技术的实施方式进行说明。
[0033]图1是用于说明实施方式的概念图。更具体地说，是用于说明后述的实施方式的信息处理系统100的概念图。实施方式的信息处理系统100接收表示组合物的材料的材料信息、和工艺条件的输入，所述工艺条件是对于由材料信息所示的材料组成的组合物进行的规定工艺中的工艺条件。组合物例如是对象物的图案化所使用的物质。更具体而言，作为组合物，例如可举出抗蚀剂、显影液、相分离结构形成用材料、蚀刻液、清洗液、剥离液、光学材
料、纳米压印材料、基底材料、硬掩膜材料、疏水材料、分离层形成用组合物、粘接剂组合物等。其中，作为该组合物，优选抗蚀剂。
[0034]抗蚀剂例如是光刻抗蚀剂。抗蚀剂可以是抗蚀剂膜的曝光部变为溶解于显影液的特性的正型、和抗蚀剂膜的曝光部变为不溶解于显影液的特性的负型中的任一种。另外，抗蚀剂也可以适用于使用ArF准分子激光、KrF准分子激光、ghi射线、F2准分子激光、EUV(极端紫外线)、VUV(真空紫外线)、EB(电子射线)、X射线、软X射线中的任一种的光刻法。
[0035]信息处理系统100基于输入的材料信息及工艺条件、和预先存储的对应信息，取得性能信息。性能信息是表示通过工艺条件下的工艺所得到的性能、并且是材料信息所示的组合物的性能的信息。性能是指例如抗蚀剂用于图案化时的性能(以下称为“图案化性能”)。图案化性能例如为光刻性能。光刻性能例如是图案的尺寸偏差。
[0036]对应信息表示材料信息及工艺条件与性能信息之间的关系。对应信息包括第1对应信息和第2对应信息。
[0037]第1对应信息是将材料信息及工艺条件、与表示该材料信息及该工艺条件的工艺中的抗蚀剂的物性的物性信息赋予关联的信息。第1对应信息是信息处理系统100预先通过基本的四则运算、机器学习等规定的方法取得的信息。第1对应信息例如是通过将材料信息及工艺条件作为输入侧的学习数据并将物性信息作为监督数据的多个学习数据进行了机器学习而得的学习结果的学习完毕模型。
[0038]学习完毕模型是在学习中满足结束条件的时间点的机器学习模型。结束条件只要是与学习的结束相关的条件，则可以是任何条件。结束条件例如可以是执行了基于规定数量的数据集的学习这一条件，结束条件例如也可以是基于学习的参数的变化量小于规定的大小这一条件。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.信息处理系统，其具备：存储部，其存储对应信息，所述对应信息是将表示组合物的材料的材料信息及使用所述组合物的工艺中的工艺条件与通过所述工艺得到的组合物的性能信息赋予关联的信息；性能推定部，其根据输入的所述材料信息、所述工艺条件和所述对应信息取得所述性能信息；以及输出部，其输出所述性能信息。2.根据权利要求1所述的信息处理系统，其中，所述组合物用于对象物的图案化，所述性能信息表示所述组合物用于所述图案化的情况下的性能。3.根据权利要求1或2所述的信息处理系统，其中，所述组合物为抗蚀剂。4.根据权利要求3所述的信息处理系统，其中，所述存储部将第1对应信息和第2对应信息作为所述对应信息进行存储，所述第1对应信息是将所述材料信息及所述工艺条件、与表示所述工艺条件的工艺中的所述抗蚀剂的物性的物性信息赋予关联的信息，所述第2对应信息是将所述材料信息、所述工艺条件及所述物性信息与所述性能信息赋予关联的信息，所述性能推定部基于输入的所述材料信息及所述工艺条件和所述第1对应信息输出所述物性信息，基于输出的该物性信息、所述材料信息及所述工艺条件和所述第2对应信息，取得所述性能信息。5.根据权利要求4所述的信息处理系统，其中，所述第1对应信息是将所述材料信息及所述工艺条件作为解释变量并将所述物性信息作为目标变量的非线性模型。6.根据权利要求4或5所述的信息处理系统，其中，所述第2对应信息由将所述材料信息、所述工艺条件及所述物性信息作为解释变量并将所述性能信息作为目标变量的线性模型表示。7.根据权利要求4至6中任一项所述的信息处理系统，其具备学习部，所述学习部通过基于所述材料信息及工艺条件、和表示该材料信息及该工艺条件的工艺中的所述抗蚀剂的物性的物性信息来进行机器学习，从而生成所述第1对应信息。8.根据权利要求7所述的信息处理系统，其中，所述第2对应信息是通过外推精度比所述学习部生成所述第1对应信息的方法高的方法取得的信息。9.根据权利要求4至8中任一所述的信息处理系统，其中，所述物性信息是表示下述抗蚀剂的物性的信息，该抗蚀剂是在所述工艺条件下被处理之前和/或被处理之后的抗蚀剂并且是所述材料信息所示材料的抗蚀剂。10.根据权利要求3至9中任一项所述的信息处...
【专利技术属性】
技术研发人员：山野仁诗，江口辽平，佐藤真，清水宏明，
申请(专利权)人：东京应化工业株式会社，
类型：发明
国别省市：
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