用于半导体工艺系统中实时工艺优化的AI驱动控制模块

本发明公开了一种用于半导体工艺系统的控制模块，其利用强化学习(RL)算法自主生成和调整工艺配方。所述控制模块具有全面的系统数字孪生，包括子系统数字孪生、腔室等离子体数字孪生和工艺数字孪生，并采用神经网络模型以提高效率。通过使用策略神经网络和蒙特卡洛树搜索(MCTS)，本发明可以根据来自各种传感器的校准状态数据进行实时调整，从而提高制造工艺的精度和适应性。