(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111406438.6 (22)申请日 2021.11.24 (71)申请人 深圳匠韵智能有限公司 地址 518035 广东省深圳市福田区华 富街 道新田社区深南大道1006号深圳国际 创新中心(福田科技广场)A栋六层东 申请人 惠州匠韵智能科技有限公司 (72)发明人 孙敬玺　汪范生　王洋　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 代理人 叶新平 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 5/04(2006.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种基于半导体材料合成智能仿真模拟系 统的方法 (57)摘要 本发明涉及半导体技术领域， 且公开了一种 基于半导体材料合成智能仿真模拟系统的方法， 使用数据采集标注标准化平台， 建立表征图像数 据智能识别系统， 该系统具有数据上载、 标注、 模 型培训、 功能部署等功能， 针对背景复杂、 特征细 小的表征进行进一步的 图像识别优化， 针对半导 体表征图像样本过少 、 类别不平衡的算法收敛和 半导体表征图像检测识别算力不足进行解决。 该 基于半导体材料合成智能仿真模拟系统的方法， 通过开发新的算 法JYNet， 算法JYNet能覆 盖最低 15个像素的半导体表征图像特征， 检测速度比人 工检测提升5 ‑10倍， 分类准确率接近97％， 远高 于半导体工程师， 相比人工质检有更高的稳定性 和扩展性， 因此可以快速提升产能。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 114357854 A 2022.04.15 CN 114357854 A 1.一种基于半导体材 料合成智能仿真模拟系统的方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 1)使用数据采集标注标准化平台， 建立表征图像数据智能识别系统， 该系统具有数据 上载、 标注、 模 型培训、 功能部署等功能， 针对背 景复杂、 特征细 小的表征进 行进一步的图像 识别优化， 针对半导体表征图像样本过少、 类别不平衡的算法收敛和半导体表征图像检测 识别算力不足进行解决； 2)进行大数据分析， 针对多尺度数据从微米到原子级多维度 数据融合技术和半导体多 维度数据时序性强、 模型常变动导 致准确率下降进行解决； 3)通过半导体科技进行文献挖掘， 再针对半导体器件的反复实验工艺流程描述复杂， 存在很多隐性推理难题， 造成文献挖掘工艺条件 模型逻辑关系提取难度高进行解决； 4)通过智能半导体模拟仿真。 2.根据权利要求1所述的一种基于半导体材料合成智能仿真模拟系统的方法， 其特征 在于， 建立表征图像数据智能识别系统的具体研究方法包括半导体表征图像数据的在线采 集和离线收集、 整理行业专家的人工标注数据， 逐步建立相应知识图谱、 研究表征特点的智 能提取和自动预 标注技术， 表征图像数据智能识别模型选择和算法优化。 3.根据权利要求1所述的一种基于半导体材料合成智能仿真模拟系统的方法， 其特征 在于， 通过算法选型， 参照ICNet、 Yo lo系列技术构架， 建立 新的算法JYNet来 解决问题。 4.根据权利要求1所述的一种基于半导体材料合成智能仿真模拟系统的方法， 其特征 在于， 通过脚本来 实现对仿 真模拟软件的驱动， 大幅度提升仿 真的速度和优化效率， 基于有 限穷举进 行仿真很难满足实际工艺调整需求挑战， 通过深度强化学习和系统优化技术充当 一个agent代理， 与成熟的仿真模拟软件相结合， 从海量仿真数据中筛 选出优化方案 。 5.根据权利要求1所述的一种基于半导体材料合成智能仿真模拟系统的方法， 其特征 在于， 通过更小更精炼的模型用于部署， 并通过结构化剪枝、 移除冗余、 全局 误差等技术进 行重新加速， 实现从大型的TESLA  V100 GPU上训练的模型直接部署在NVIDIA  RTX 2070GPU 上。 6.根据权利要求1所述的一种基于半导体材料合成智能仿真模拟系统的方法， 其特征 在于， 半导体工艺数据通过毫秒级高速精确采样， 有温度、 压力、 速度、 材料材质差异等， 通 过PCA主成份分析、 聚类等 技术实现对数据的分析处 理。 7.根据权利要求1所述的一种基于半导体材料合成智能仿真模拟系统的方法， 其特征 在于， 在自然语 言文本NLP处理方面主要有BERT和GPT算法， 进而完成包括翻译、 问题回答等 任务， 以及需要即时推理的任务。 8.根据权利要求1所述的一种基于半导体材料合成智能仿真模拟系统的方法， 其特征 在于， 利用最先进的文本提取技术Literature ‑Based Discovery(LBD)方法来解决数据关 系链复杂且长的难点， 第一： 缓解半导体文献当中对工艺流程难推理出准确模型的问题； 第 二： 协助挖掘半导体数据间的 隐变量关联， 准确定位工艺模型流程参数； 第三： LBD的优势体 现在已有大量文献的领域， 能够挖掘出潜在的关联信息， 极大的缩短查 略全部文献 的时间 并加速科研发展创新。 9.根据权利要求1所述的一种基于半导体材料合成智能仿真模拟系统的方法， 其特征 在于， 智能半导体模拟仿真在其中一部分场景是无法用实验来还原的得出的结果的情况 下， 以数据格式输出， 也可以通过三维静止图像或动画输出。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114357854 A 2一种基于半导体材料 合成智能仿真模拟 系统的方 法 技术领域 [0001]本发明涉及半导体仿真模拟技术领域， 具体为一种基于半导体材料合成智能仿真 模拟系统的方法。 背景技术 [0002]仿真模拟是半导体领域发展最为迅猛的细分行业之一， 如果没有模拟仿真工具， 技术创新必须构建每个设计方案的物理原型， 还要进行物理实验测试， 在设计流程中应用 仿真模拟软件能够 减少大量的物理原型构建和实验工作， 还可以在多种场景下迅速高效地 测试多种设计备选方案， 而其中的部分场景是无法用实验来还原的， 得出 的结果以数据格 式输出， 也可以通过三维静止图像或动画输出， 方便工程师以可视化的方式清晰了解设计 在给定场景中的具体执行情况和原因， 工程师掌握这些情况后， 不但可迅速优化产品和流 程、 加速设计和开发进程， 还能够显著降低成本、 提高产品 效益。 [0003]现有仿真模拟需要人类工程师操作CAD专业软件， 对不同的场景进行模拟仿真， 然 后人类工程师对不同的仿真模拟结果进行对比和分析， 然后挑选出最优设计方案， 但是现 有的技术存在许多缺陷， 第一： 人类工程师只能在有限时间内进行很有限的模拟仿真； 第 二： 优化方案从有限的仿 真数据结果中产生， 有很大的局限性， 故而提出了一种基于 半导体 材料合成智能仿真模拟系统的方法来 解决上述问题。 发明内容 [0004](一)解决的技 术问题 [0005]针对现有技术的不足， 本发明提供了一种基于半导体材料合成智能仿真模拟系统 的方法， 具备可以用计算机脚本文件代替人类工程师， 驱动仿 真软件， 用人工智能中的强化 学习算法， 替代人类工程师， 分析仿真结果， 并生成下一步优化需要的仿真条件等优点， 解 决了人类工程师只能在有限时间内进 行很有限的模拟仿 真， 优化方案从有限的仿真数据结 果中产生， 有很大的局限性的问题。 [0006](二)技术方案 [0007]为实现上述用计算机脚本文件代替人类工程师， 驱动仿真软件， 用人工智能中的 强化学习算法， 替代人类工程师， 分析仿真结果， 并生成下一步优化需要的仿真条件的目 的， 本发明提供如下技术方案： 一种基于 半导体材料合成智能仿 真模拟系统的方法， 包括以 下步骤： [0008]1)使用数据采集标注标准化平台， 建立表征图像数据智能识别系统， 该系统具有 数据上载、 标注、 模型培训、 功能部署等功能， 针对背 景复杂、 特征细 小的表征进 行进一步的 图像识别优化， 针对半导体表征图像样本过少、 类别不平衡的算法收敛和半导体表征图像 检测识别算力不足进行解决； [0009]2)进行大数据分析， 针对多尺度数据从微米到原子级多维度数据融合技术和半导 体多维度数据时序性强、 模型常变动导 致准确率下降进行解决；说　明　书 1/4 页 3 CN 114357854 A 3