Cosmoke buduje inline'owy tester cienkich warstw magnetycznych MRAM

Południowokoreański startup deep tech Cosmoke pracuje nad urządzeniem, które w trakcie produkcji półprzewodników sprawdza właściwości magnetycznych cienkich warstw – bez ich uszkadzania. Firma chce w ten sposób przenieść technologię z laboratoriów na linie produkcyjne pamięci MRAM i czujników magnetorezystancyjnych (MR).

Spółkę w 2023 roku założył Jang Beom-jin, adiunkt na wydziale robotyki Uniwersytetu Hanyang (kampus ERICA) i kierownik katedry sztucznej inteligencji w produkcji w tamtejszej Szkole Przemysłu Konwergentnego. Rozwiązanie opiera się na magnetooptycznym efekcie Kerra (MOKE) i ma obsługiwać także układy spintroniczne.

Magnetyzm zamiast samej grubości

Dotychczasowa metrologia w fabrykach koncentrowała się głównie na grubości warstw i defektach powierzchni. Cosmoke stawia na parametry magnetyczne, które bezpośrednio wpływają na wydajność układów i uzysk produkcji. W urządzeniach takich jak MRAM siła, kierunek i jednorodność namagnesowania decydują o prądzie zapisu, trwałości danych i poziomie błędów.

Od modelu badawczego do linii produkcyjnej

Firma ma już model badawczy COSMOKE RESEARCH, którego możliwości potwierdzili klienci podczas weryfikacji. Jego kluczową technologię rozwija teraz w wersji dla fabryk, nazwanej COSMOKE SEMI, przeznaczonej do procesów MRAM i czujników MR.

System ma łączyć generator pola elektromagnetycznego, moduł optyczny, szybki stolik, moduł transferu wafli (EFEM), jednostkę filtrująco-nadmuchową (FFU) oraz oprogramowanie oparte na AI do analizy i korekcji pomiarów. W tym roku rozpoczęły się intensywne prace nad generatorem pola i modułem optycznym, a firma współpracuje z ekspertami od sprzętu inline, by dopracować funkcje wymagane na liniach produkcyjnych.

„Na rynku brakuje urządzeń do nieniszczącej analizy elementów magnetycznych na liniach produkcyjnych” – powiedział Jang. Dodał, że celem jest wsparcie wzrostu uzysku w produkcji kolejnych generacji półprzewodników i umocnienie pozycji na światowym rynku analizy inline.