Os investigadores integram este simulador numa estrutura de projeto, juntamente com outro simulador digital que emula o desempenho do dispositivo fabricado em tarefas subsequentes, como a produção de imagens com câmaras de computador. Estes simuladores interligados permitem ao utilizador fabricar um dispositivo ótico que melhor se adapte ao seu projeto e alcance o desempenho ideal na tarefa.
Esta técnica pode ajudar os cientistas e engenheiros a criar dispositivos óticos mais precisos e eficientes para aplicações como câmaras de telemóveis, realidade aumentada, imagens médicas, entretenimento e telecomunicações. E como o processo de aprendizagem do simulador digital utiliza dados do mundo real, pode ser aplicado a uma vasta gama de sistemas fotolitográficos.
“Esta ideia parece simples, mas as razões pelas quais não foi tentada antes são que os dados do mundo real podem ser caros e não há precedentes de como coordenar eficazmente o software e o hardware para construir um conjunto de dados de alta fidelidade”, explica Cheng Zheng, estudante de pós-graduação em engenharia mecânica e coautor principal de um artigo de acesso aberto que descreve o trabalho. “Assumimos riscos e fizemos uma extensa exploração — por exemplo, desenvolvendo e testando ferramentas de caracterização e estratégias de exploração de dados — para determinar um esquema que funcione. O resultado é surpreendentemente bom, demonstrando que os dados do mundo real têm um desempenho muito mais eficaz e preciso do que os dados gerados por simuladores compostos por equações analíticas. Embora possa ser dispendioso e possa sentir-se um pouco perdido no início, vale muito a pena o esforço.”.
Zheng é coautor do artigo com Guangyuan Zhao, coautor principal e estudante de pós-graduação na Universidade Chinesa de Hong Kong, e o seu orientador, Peter T. So, professor de engenharia mecânica e biológica no MIT. A investigação será apresentada na Conferência SIGGRAPH Ásia.
Imprimir com luz
A fotolitografia envolve a projeção de um padrão de luz sobre uma superfície, o que desencadeia uma reação química que regista os detalhes no substrato. No entanto, o dispositivo final apresenta um padrão ligeiramente diferente devido a pequenas variações na difração da luz e na reação química.
Como a fotolitografia é complexa e difícil de modelar, muitas abordagens de projeto existentes baseiam-se em equações derivadas da física. Estas equações gerais fornecem algumas informações sobre o processo de fabrico, mas não conseguem captar todas as variações específicas de um sistema fotolitográfico. Isto pode levar a dispositivos com desempenho inferior em aplicações reais.
Para desenvolver a sua técnica, a que chamam litografia neural, os investigadores do MIT constroem o seu simulador de fotolitografia utilizando equações baseadas na física como fundamento e, em seguida, incorporam uma rede neural treinada com dados experimentais reais do sistema de fotolitografia do utilizador. Esta rede neural, um tipo de modelo de aprendizagem automática vagamente baseado no cérebro humano, aprende a compensar muitas das peculiaridades específicas do sistema.
Os investigadores recolhem dados para o seu método gerando diversos projetos que abrangem uma vasta gama de tamanhos e formatos de características, os quais são depois fabricados através do sistema de fotolitografia. Medem as estruturas finais e comparam-nas com as especificações do projeto, cruzando esses dados e utilizando-os para treinar uma rede neural para o seu simulador digital.
"O desempenho dos simuladores aprendidos depende dos dados de entrada, e os dados gerados artificialmente a partir de equações não conseguem abranger os desvios do mundo real, razão pela qual é importante ter dados do mundo real", diz Zheng.
Simuladores duplos
O simulador de litografia digital consiste em dois componentes separados: um modelo ótico que capta a forma como a luz é projetada na superfície do dispositivo e um modelo de resistência que mostra como a reação fotoquímica ocorre para produzir características na superfície.
Numa tarefa subsequente, ligam este simulador de fotolitografia aprendido a um simulador baseado na física que prevê como o dispositivo fabricado se comportará — por exemplo, como uma lente difrativa irá difratar a luz que incide sobre ela.
O utilizador especifica os resultados desejados para o dispositivo. Estes dois simuladores trabalham então em conjunto dentro de uma estrutura mais ampla que mostra ao utilizador como criar um projeto que atinja estes objetivos de desempenho.
"Com o nosso simulador, o objeto fabricado pode atingir o melhor desempenho possível numa tarefa subsequente, como câmaras computacionais, uma tecnologia promissora para miniaturizar e tornar as câmaras do futuro mais potentes. Demonstramos que, mesmo que a pós-calibração seja utilizada para tentar obter um melhor resultado, ainda não será tão bom como ter o nosso modelo fotolitográfico no processo", acrescenta Zhao.
Testaram esta técnica fabricando um elemento holográfico que gera a imagem de uma borboleta quando a luz incide sobre ele. Comparativamente aos dispositivos concebidos com outras técnicas, o elemento holográfico por eles produzido gerou uma borboleta quase perfeita, que se ajustava melhor ao projeto. Fabricaram também uma lente de difração multinível com uma qualidade de imagem superior à de outros dispositivos.
No futuro, os investigadores pretendem melhorar os seus algoritmos para modelar dispositivos mais complexos e testar o sistema com câmaras de consumo. Também querem alargar o seu âmbito para que possa ser utilizado com diferentes tipos de sistemas fotolitográficos, como os que empregam luz ultravioleta profunda ou extrema.
Esta investigação foi financiada, em parte, pelos Institutos Nacionais de Saúde dos EUA, pela Fujikura Limited e pelo Fundo de Inovação e Tecnologia de Hong Kong.
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