▲25일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열린 국제학회 'SPIE AL 2024'에서 SK하이닉스와 가우스랩스 구성원들이 기념촬영을 하고 있다.
SK하이닉스는 가우스랩스와 함께 25~29일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열린 국제학회 'SPIE AL 2024'에 참가해 인공지능(AI) 기반 반도체 계측 기술 개발 성과를 발표했다고 29일 밝혔다. 가우스랩스는 SK그룹 산하 AI 전문기업이다.
SPIE AL은 국제광전자공학회(SPIE)가 주최하는 글로벌 콘퍼런스다. 반도체 회로를 그리기 위한 노광기술 전반에 대한 논의가 이뤄진다.
SK하이닉스 관계자는 “반도체 수율과 생산성을 높이기 위해 그동안 가우스랩스와 다양한 영역에서 협업을 진행해 왔고 이번에 권위 있는 국제학회에서 양사의 개발 성과가 담긴 논문 2편을 발표하게 됐다"며 “앞으로도 가우스랩스와 지속 협력해 기술 우위를 확보하기 위해 노력하겠다"고 설명했다.
이번 논문 발표를 통해 가우스랩스는 AI 기반 가상 계측 솔루션 'Panoptes VM'(Virtual Metrology)의 예측 정확도를 높이는 알고리즘인 '통합 적응형 온라인 모델'(Aggregated AOM)'을 소개했다.
SK하이닉스는 2022년 12월부터 Panoptes VM을 도입해 현재까지 5000만 장 이상의 웨이퍼에 가상 계측을 진행했다. 이를 시간으로 환산하면 초당 1개 이상의 웨이퍼를 가상 계측한 것이다. 회사는 이 소프트웨어의 성능에 힘입어 공정 산포를 약 29% 개선할 수 있었다고 소개했다. 산포는 해당 공정에서 생산된 제품들의 품질 변동 크기다.
가우스랩스가 학회에서 새로 공개한 알고리즘은 기존 AOM을 업그레이드한 버전이다. 동일한 패턴을 공유하는 장비 등의 데이터를 통합 모델링해 데이터 부족 문제를 해결하는 동시에 예측 정확도를 높였다. 이 알고리즘을 적용하면 공정 산포 개선율이 높아진다는 것이 가우스랩스 측 설명이다.
김영한 가우스랩스 대표는 “산업용 AI 소프트웨어가 반도체 제조 현장에서 효과적으로 사용될 수 있도록 하는 연구개발에 힘쓰고 있다"며 “앞으로도 AI 기반의 다양한 솔루션 제품을 지속 출시해 '제조 현장 인공지능화'를 선도할 것"이라고 말했다.
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