| Title: | Применение методов машинного обучения для оптимизации процессов литографии в микроэлектронике |
| Other Titles: | Application of machine learning methods for optimizing lithography processes in microelectronics |
| Authors: | Шульга, А. А. |
| Keywords: | материалы конференций;фотолитографии;вычислительная литография;машинное обучение;нейронные сети;микроэлектроника |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Шульга, А. А. Применение методов машинного обучения для оптимизации процессов литографии в микроэлектронике = Application of machine learning methods for optimizing lithography processes in microelectronics / А. А. Шульга // Электронные системы и технологии : сборник материалов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: П. В. Камлач [и др.]. – Минск, 2026. – С. 300–301. |
| Abstract: | Фотолитография – один из ключевых этапов производства микросхем. Когда размеры элементов становятся меньше, начинают сильнее сказываться оптические искажения, и без вычислительной литографии уже не обойтись. В статье разбирается, как методы машинного обучения помогают настраивать параметры литографического процесса. |
| Alternative abstract: | Photolithography is one of the key stages in microchip production. As elements become smaller, optical distortions begin to have a greater impact, and computational lithography becomes indispensable. This article examines how machine learning methods help to adjust the parameters of the lithography process. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64577 |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 62-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
