随着集成电路特征尺寸的不断微缩，工艺和器件模拟的计算复杂度显著增加，传统物理建模方法难以满足大规模*和快速迭代的需求，亟需引入前沿人工智能技术，开发高效的*模型以支撑先进工艺参数优化和新型器件设计。

在刻蚀工艺的*加速方面，EDA中心姚振杰副研究员和陈睿研究员开展联合攻关，提出一种级联递归神经网络（CRNN），该模型通过递归神经网络充分表征刻蚀轮廓，通过级联组合层实现轮廓特征与工艺参数的（如压力、功率、温度和电压）的信息融合。通过*和实验数据验证，与传统刻蚀模型*结果对比，CRNN模型在保证预测精度的前提下，显著提升了建模效率，验证了人工智能在工艺建模方面的计算效率优势。

在GAAFET器件*加速方面，EDA中心姚振杰副研究员团队和北京航空航天大学、概伦电子合作，提出一种密集连接深度神经网络（DenseDNN），通过在神经网络各层之间建立直接连接，提供更强的特征提取和信息传递能力。结合代价敏感学习方法，模型更加关注决定器件特性的关键数据，从而实现对关键器件特性的准确预测。该研究工作展现了人工智能在器件建模方面的性能和效率优势，为先进半导体器件的智能化模型提供了参考。

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智能驱动刻蚀工艺*研究成果“Etching Process Prediction based on Cascade Recurrent Neural Network” 发表在人工智能权威期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence (EAAI)》，微电子所副研究员姚振杰为论文的第一作者，微电子所陈睿研究员、李俊杰正高级工程师为共同通讯作者。智能器件建模研究成果“Device Modeling Based on Cost-Sensitive Densely Connected Deep Neural Networks”发表在器件领域权威期刊《IEEE Journal of the Electron Devices Society》，微电子所研究生唐晓莹为第一作者，微电子所副研究员姚振杰为通讯作者。两项研究得到了国家重点研发计划和中国科学院战略性A类先导专项的支持。

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图1 基于CRNN的刻蚀工艺预测

图2 基于代价敏感稠密链接神经网络的GAA NSFET电学特性建模

以上就是中科院微电子所在人工智能工艺器件建模方面取得重要进展的详细内容，更多请关注其它相关文章！

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