ऑटोमेटेड इमेज-आधारित मेज़रमेंट टूल

यह क्या करता है

ट्रांजिस्टर, इंटिग्रेटेड सर्किट के ज़रूरी कॉम्पोनेंट होते हैं. इनकी परफ़ॉर्मेंस, उनके स्ट्रक्चर और कॉम्पोनेंट के मेटीरियल पर निर्भर करती है. हाल ही में, सिलिकॉन पर आधारित सीएमओएस लॉजिक डिवाइसों को तकनीकी और फ़िज़िकल समस्याओं का सामना करना पड़ा है. इसलिए, कई रिसर्च टीमें इस क्षेत्र को आगे बढ़ाने के लिए, सेमीकंडक्टर के नए मटीरियल ढूंढ रही हैं.
हमारे प्रोजेक्ट का मकसद, एआई मॉडल बनाना था, ताकि एक्सफ़ोलिएशन के दौरान मिले चैनल सैंपल की क्वालिटी का आकलन किया जा सके. यह आकलन, नए मटीरियल पर आधारित सेमीकंडक्टर डिवाइसों को बनाने की प्रोसेस में अहम है. आम तौर पर, इन चैनल के सैंपल को ऑप्टिकल माइक्रोस्कोप या स्कैनिंग इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप (एसईएम) के नीचे देखा जाता है. साथ ही, उनकी चौड़ाई को वैज्ञानिक इमेज मेज़रमेंट सॉफ़्टवेयर का इस्तेमाल करके मैन्युअल तरीके से मेज़र किया जाता है.
हालांकि, हमने एक ऐसी वेबसाइट डिज़ाइन की है जो इस प्रोसेस को ऑटोमेट करने के लिए, Gemini API और इमेज प्रोसेसिंग तकनीकों का इस्तेमाल करती है. उपयोगकर्ता, टारगेट की गई फ़ोटो को एपीआई पर अपलोड कर सकते हैं. इसके बाद, उन्हें चैनलों की चौड़ाई और डिवाइस बनाने के लिए सैंपल के सही होने की जानकारी तुरंत मिल जाती है. साथ ही, हमने UNet आर्किटेक्चर के आधार पर, सेगमेंटेशन मॉडल के लिए अपने डेटासेट बनाए और उन्हें ट्रेन किया. हमें लगता है कि इस इनोवेशन से, नए सेमीकंडक्टर मटीरियल पर आधारित नैनो डिवाइसों पर काम करने वाली रिसर्च टीमों को काफ़ी फ़ायदा होगा. इससे उन्हें काफ़ी सुविधा मिलेगी.