? AI賦能仿真建模,通過深度學習優(yōu)化光源-成像的非線性映射關系,實現(xiàn)仿真參數(shù)自適應調(diào)優(yōu),降低極端制程建模誤差;? 多物理場耦合升級,融入EUV光刻偏振、掩模、三維衍射及熱變形等因素,提升仿真與實際制程的契合度;? 跨流程協(xié)同仿真,聯(lián)動掩模制造、刻蝕工藝構(gòu)建全鏈路模型,預判光源優(yōu)化對后續(xù)工序的影響;? 極端場景突破,針對1nm及以下節(jié)點研發(fā)量子化光學仿真模型,突破現(xiàn)有精度瓶頸,為技術(shù)迭代提供前瞻性支撐