SK Hynix

半導体製造では微細化の進展に伴い、プロセスの品質管理がますます困難になっていた。全数計測は時間・コスト的に困難であり、サンプリング検査では品質のばらつきを完全に把握できなかった。AI需要の急増によりHBM（高帯域幅メモリ）の開発競争も激化していた。

2022年12月にPanoptes VMバーチャルメトロロジーを導入し、全ウエハーの仮想計測を実現。AIモデルがプロセスデータから品質を予測し、実測と同等の精度で管理。同時にGauss LabsとのAI研究でSPIE AL 2024に論文を発表。世界初のHBM4サンプルも開発。

バーチャルメトロロジーにより、全数検査のコストなしに品質管理の精度を飛躍的に向上できる。AI需要の急拡大に対応するには、製造技術とAI活用の両面での革新が不可欠。