SK하이닉스는 가우스랩스와 협력해 인공지능(AI) 기반 반도체 계측 기술 개발 성과를 발표했다. 이번 성과는 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열린 국제광전자공학회(SPIE) 콘퍼런스에서 발표된 논문 2편에 담겨 있다.

반도체 계측은 반도체 생산 공정별로 소자의 물리적·전기적 특성이 제대로 충족되었는지 확인하는 중요한 과정이다. SK하이닉스는 2022년부터 가우스랩스의 AI 기반 가상 계측 솔루션인 Panoptes VM을 도입하여 5천만 장 이상의 웨이퍼에 대한 가상 계측을 진행하여 공정 산포(품질 변동 폭)를 약 29% 개선했다.

가우스랩스는 이번 콘퍼런스에서 Panoptes VM의 예측 정확도를 높이는 '통합 적응형 온라인 모델'(Aggregated AOM) 알고리즘을 소개했다. AOM은 공정 상태 변화에 따른 데이터 변화 문제를 해결하고 높은 예측 성능을 유지하도록 설계된 모델링 알고리즘이다.

가우스랩스이 공개한 알고리즘은 기존 AOM 모델을 개선해 예측 정확도를 더욱 높였다. 이 알고리즘을 반도체 생산 공정에 적용하면 공정 산포 개선 효과가 더욱 커질 것으로 기대된다.

SK하이닉스는 "반도체 수율과 생산성을 높이기 위해 그동안 가우스랩스와 다양한 영역에서 협업을 진행해 왔다"며 "앞으로도 가우스랩스와 지속 협력해 기술 우위를 확보하기 위해 노력하겠다"고 밝혔다.