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聚焦離子束（FIB）銑削是一種重要的快速原型制作工具，廣泛用于微/納米制造及器件和材料表征。該技術允許在各種材料中制造任意結構，但為給定任務建立工藝參數是一項多維優化挑戰，通常通過耗時的迭代試錯來解決。

在此，英國南安普頓大學Kevin F. MacDonald, Ben Mills等人證明基于先前制造經驗的深度學習可以預測聚焦離子束（FIB）銑削制造結構的后加工外觀，涵蓋廣泛的樣品設計幾何形狀（任意微/納米結構特征形狀和尺寸）及離子束參數（電流和單位面積劑量）。

研究表明，每次預測僅需幾十毫秒，且在考慮儀器和目標特定工件的情況下，在一系列離子束參數上的預測準確度超過96%。這可以顯著減少新FIB工藝的開發和優化所需的實驗劑量測試迭代的時間和次數，還可以用于快速評估設計的影響或工藝參數修改。這種預測保持了樣品性能（既定工藝結果的一致性），可以防止離子源和離子槍束孔老化，從而增加了所述組件的使用壽命，特別是在高度重復（如交叉截面表征）任務中。

圖1. FIB銑削的深度學習模擬

此外，針對儀器/目標材料的特定偽影的預測結果同樣準確，這增加了神經網絡可用于早期故障（束對齊、孔徑損傷）檢測和識別的前景。為了驗證該模型的可用性，作者訓練了一個神經網絡模型來模擬特定目標介質上特定類型的FIB銑削任務，同時改變離子電流和劑量（保持所有其他系統參數不變）。

在實踐中，可以根據手頭的任務、相關的各種目標材料及全方位的基板和系統元數據來訓練網絡。通過這種方式，神經網絡將積累對影響過程結果的眾多樣本和系統參數之間的復雜關系的“理解”。因此，基于機器學習的FIB/SEM系統作為集成的微/納米制造和樣品表征平臺不僅具有相當大的功能增強空間，而且神經網絡也可能有助于對銑削工藝（即離子束-目標相互作用）的新科學理解。

圖2. 神經網絡預測和實際FIB銑削過程結果之間的比較

Deep-Learning-Assisted Focused Ion Beam Nanofabrication, Nano Letters 2022. DOI: 10.1021/acs.nanolett.1c04604

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南安普頓大學Nano Lett.: 深度學習輔助聚焦離子束納米加工

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