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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(shù)是一項多維優(yōu)化挑戰(zhàn)，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(shù)（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(shù)上的預測準確度超過96%。這可以顯著減少新FIB工藝的開發(fā)和優(yōu)化所需的實驗劑量測試迭代的時間和次數(shù)，還可以用于快速評估設計的影響或工藝參數(shù)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(wǎng)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(wǎng)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(tǒng)參數(shù)不變）。

在實踐中，可以根據(jù)手頭的任務、相關的各種目標材料及全方位的基板和系統(tǒng)元數(shù)據(jù)來訓練網(wǎng)絡。通過這種方式，神經網(wǎng)絡將積累對影響過程結果的眾多樣本和系統(tǒng)參數(shù)之間的復雜關系的“理解”。因此，基于機器學習的FIB/SEM系統(tǒng)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(wǎng)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(wǎng)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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