Краткое содержание

arXiv:2511.12788v1 Тип: новая статья Аннотация: Полупроводниковая отрасль сталкивается с вычислительным кризисом при оптимизации литографии в крайнем ультрафиолетовом (EUV) диапазоне, где традиционные методы потребляют миллиарды процессорных часов, не достигая субнанометровой точности. Мы представляем фреймворк адаптивного обучения с физическими ограничениями, который автоматически калибрует электромагнитные приближения с помощью обучаемых параметров $\boldsymbol{\theta} = \{\theta_d, \theta_a, \theta_b, \theta_p, \theta_c\}$, одновременно минимизируя ошибку размещения края (EPE) между смоделированными аэроизображениями и целевыми фотошаблонами. Фреймворк интегрирует дифференцируемые модули для дифракции Френеля, поглощения материала, размытия оптической функции рассеяния точки, фазосдвигающих эффектов и модуляции контраста с прямыми целями геометрического сопоставления паттернов, обеспечивая обобщение для различных геометрий при минимальных объемах тренировочных данных. Благодаря обучению с физическими ограничениями на 15 репрезентативных паттернах, охватывающих диапазон от текущего производства до