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公开(公告)号:CN117461040A
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202280041250.2
申请日:2022-03-23
Applicant: 东京毅力科创株式会社
IPC: G06N20/00
Abstract: 降低学习作业所花费的作业负荷。基板处理装置,具有:储备池特征量生成部,输入取得的时间序列的第1传感器数据并输出储备池特征量;学习部,在学习期间,学习权重参数,以使通过基于所述权重参数运算储备池特征量而得到的预测结果数据与取得的所述时间序列的第2传感器数据相关;预测部,在预测期间,基于学习的权重参数,对通过输入所述时间序列的第1传感器数据而由所述储备池特征量生成部输出的储备池特征量进行运算,并输出预测结果数据;以及判定部,在所述预测期间,通过比较所述预测结果数据和取得的所述时间序列的第2传感器数据,来判定基板制造工艺的状态。
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公开(公告)号:CN119998739A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202380070719.X
申请日:2023-10-11
Applicant: 东京毅力科创株式会社
Abstract: 本发明提供能够期待修正与基准装置的机械误差来进行对象装置的控制等的信息处理方法、计算机程序以及信息处理装置。信息处理装置获取对象装置的传感器值,将获取到的上述对象装置的传感器值输入到传感器值转换模型来获取由上述传感器值转换模型输出的上述基准装置的传感器值,将获取到的上述基准装置的传感器值与所希望的目标值一同输入到控制输入值决定模型来获取由上述控制输入值决定模型输出的上述基准装置的控制输入值,将获取到的上述基准装置的控制输入值输入到控制输入值转换模型来获取由上述控制输入值转换模型输出的上述对象装置的控制输入值,基于获取到的上述对象装置的控制输入值来控制上述对象装置。
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公开(公告)号:CN119604868A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202380054604.1
申请日:2023-04-04
Applicant: 东京毅力科创株式会社 , 国立大学法人北海道大学
Abstract: 使基于时间序列的传感器数据预测过程状态时的预测精度提高。一种储备池装置,其中,输入预先确定的过程中测定的时间序列的传感器数据,基于使用输入权重乘法部和连接权重乘法部进行处理而得到的结果,输出储备池特征量,所述输入权重乘法部将由周期函数决定的值作为输入权重,对输入的所述传感器数据进行加权,所述连接权重乘法部将由周期函数决定的值作为节点间的连接权重,将表示各节点的状态的数据加权相加。
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公开(公告)号:CN117897711A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202280058383.0
申请日:2022-08-12
Applicant: 东京毅力科创株式会社
Abstract: 本发明提供一种信息处理方法、信息处理装置以及信息处理系统。包含:获取由多个第一学习模型处理的数据的特征量的工序;基于获取到的特征量,进行在输入了由第一学习模型处理的数据的特征量的情况下,输出与推断结果相关的信息的第二学习模型的学习的工序;以及向学习后的第二学习模型输入获取到的数据的特征量,并输出推断结果的工序,其中,该推断结果基于从第二学习模型得到的信息。
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公开(公告)号:CN117882170A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202280058364.8
申请日:2022-08-12
Applicant: 东京毅力科创株式会社
Abstract: 提供一种信息处理方法、信息处理装置、以及基板处理系统。包含如下的工序:从设置于基板处理装置的传感器获取时间序列数据的工序;基于获取到的时间序列数据,进行在输入了来自传感器的时间序列数据的情况下,输出与基板处理装置相关的信息的第一学习模型的学习的工序;以及向学习后的第一学习模型输入来自传感器的时间序列数据,输出基于从第一学习模型得到的信息的推断结果的工序。
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