처리 챔버 교정

방법은 센서들로부터, 기판 처리 장비의 처리 챔버를 통해 기판을 처리하는 것에 연관된 센서 데이터를 수신하는 단계를 포함한다. 센서 데이터는 하나 이상의 제1 센서로부터 수신된 제1 하위세트 및 하나 이상의 제2 센서로부터 수신된 제2 하위세트를 포함하고, 제1 하위세트는 제2 하위세트에 맵핑된다. 방법은 모델 입력 데이터 및 모델 출력 데이터를 식별하는 단계를 추가로 포함한다. 모델 출력 데이터는 모델 입력 데이터에 기초하여 물리 기반 모델로부터 출력된다. 방법은 기계 학습 모델의 하나 이상의 교정 파라미터를 튜닝하기 위해, 제1 하위세트 및 모델 입력 데이터를 포함하는 데이터 입력, 및 제2 하위세트 및 모델 출력 데이터를 포함하는 타깃 출력 데이터로 기계 학습 모델을 훈련하는 단계를 추가로 포함한다. 교정 파라미터들은 처리 챔버에 연관된 정정 액션들을 수행하기 위해 물리 기반 모델에 의해 사용된다. A method includes receiving, from sensors, sensor data associated with processing a substrate via a processing chamber of substrate processing equipment. The sensor data includes a first subset received from one or more first sensors and a second subset received from one or more second sensors, the first subset being mapped to the second subset. The method further includes identifying model input data and model output data. The model output data is output from a physics-based model based on model input data. The method further includes training a machine learning model with data input including the first subset and the model input data, and target output data including the second subset and the model output data to tune calibration parameters of the machine learning model. The calibration parameters are to be used by the physics-based model to perform corrective actions associated with the processing chamber.