“技术奇迹”EUV光刻机被美国限制出口的真相

EUV光刻机是一项技术奇迹。一台发生器每秒喷射出5万个微小的熔锡液滴,高功率激光对每个液滴进行两次爆破,第一次可以使锡成形,第二次是使锡蒸发成等离子体。等离子体发出极紫外光辐射,这种辐射聚集成光束并通过一系列反射镜反射最终撞击晶圆。反射镜十分光滑,以至于即使扩大到德国国土面积的尺寸大小,其凹凸也不会超过1毫米。

EUV光束撞击晶圆的精度很高(本身就是材料科学的奇迹),相当于一把从地球上发射的弓箭直接击中放在月球上的苹果。EUV光刻机就是通过这样一系列操作,将晶体管拉入5nm的晶圆,5nm大概相当于我们的指甲在5秒内长出的长度。

中国自研EUV光刻机的可能性

以下是在各个数据集上得到的结果:

一个基于U型图卷积的网络(gu-net) 一个方案生成器 一个方案推理模块(ProRe Module) —-使用一个全连接层图表来推理方案  

技术奇迹EUV光刻机的制造困局

这篇论文提出了一种基于图卷积(gconv)的三维目标检测层次图网络(hgnet)。这个网络通过处理原始点云,直接预测目标的3 d边界框。对于检测目标,HGNet能够捕捉这些点之间的关系并且使用多层次语义。

本文作者提供了图神将网络—Point-GNN—在LiDAR点云中检测物体。该网络预测了图中每个顶点所属对象的类别和形状。Point-GNN有一个自动回归机制,可以在一个输入中检测多个对象。

介绍了一种带有多关系模块的注意- rpn和检测器,用于在支持和查询中可能出现的框之间精确解析。

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以下是MS COCO数据集的结果:

之所以数量少,是因为目前世界上只有荷兰的ASML公司能够制造EUV光刻机。ASML是一家几乎只生产用于芯片制造光刻机的公司,尽管它的业务很局限,但该公司的市值却超过1500亿美元,远远高于IBM的市值,仅略低于特斯拉。

本文针对伪装对象检测(COD)所面临的挑战,对嵌入在其周围环境中的目标进行检测。作者还提供了一个名为COD10K的新数据集。它包含10,000张图片,覆盖了许多自然场景中伪装的物体。它具有78个对象类别。 图像带有类别标签,边界框,实例级别和消光级别的标签。

多尺度体素化-创建一组特征体素尺度并将它们分配给多个体素。 混合体素特征提取-计算每个比例的体素相关特征,并将其输入到关注特征编码器(AVFE)中。每个体素比例尺上的要素都是逐点连接的。 动态要素投影-通过创建一组多比例项目体素将要素投影回伪图像。

美国施压!荷兰光刻机垄断厂商 ASML 或被禁出口大陆

图构造:使用体素下采样点云进行图构造 一种T迭代的图形神经网络 边界框合并和得分

三、Point-GNN:用于3D目标检测的点云图神经网络

作者开发了一个称为搜索识别网络(SINet)的COD框架。代码可以在这里找到:DengPingFan/SINet

由此可见,在短期内,中国公司自主生产EUV光刻机的可能性很小。

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用于搜寻伪装物体的搜索模块 识别模块(IM)用于检测对象

他们的方法包括注意力- RPN、多关系检测器和对比训练策略。该方法利用少镜头支持集和查询集之间的相似性来识别新对象,同时减少了误识别。作者还提供了一个包含1000个类别的新数据集,其中的对象具有高质量的注释。

其次,美国、台湾和韩国这三个制造先进芯片的国家应该对芯片实行狭窄的多边出口管制。这些控制措施应针对特定的最终用户和最终用途(如监视),同时允许绝大多数中国公司进口用于商业用途的芯片。

以下是在KITTI数据集上获得的结果:

以下是一些在一些数据集上获得的观察结果。

该方法基于标准的Faster R-CNN框架。在该方法中,传统的Faster R-CNN的盒偏置回归被提出的密集局部回归所代替。在该方法中,通过区分性的RoI pooling来增强分类能力。

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下面是在ImageNet数据集上获得的一些结果。

菲尔-内维尔还点评了本场有重大失误的德赫亚,他表示:“如果我是索尔斯克亚,我会对他的表现感到担心。他的失误让曼联蒙受了损失,但我还不会弃用他,因为他的资历仍然是世界上最好的,他只是失去了信心而已。”

五、基于注意力- RPN和多关系检测器的少目目标检测

中美两国之间的贸易往来促进彼此繁荣,但美国始终认为某些东西过于危险而无法自由贸易。过去四十年,中国的开放和中国社会的日益繁荣是上个世界最重要的发展之一,将近10亿人摆脱了贫困。美国及其盟国实施的任何出口管制都应该尽可能缩小范围,只针对破坏国际安全或人权的技术和用户。

该网络体系结构由一个具有多个分支的权重共享框架组成,一个分支是查询集,其他分支是支持集。权重共享框架的查询分支是一个更快的R-CNN网络。

本文作者提出了D2Det,一种既能精确定位又能精确分类的方法。他们引入了一个稠密的局部回归来预测一个目标建议区域的多个稠密盒偏移量。这使他们能够实现精确的定位。

中国几乎没有光刻经验和光刻行业,任何试图开发EUV光刻机的中国公司都必须从头开始,不得不努力缩小与拥有数十亿美元资产、数十年经验以及经验和专业知识都颇为丰富的成千上万员工的ASML的差距,同时也不得不在那些经验丰富和拥有数亿美元的生产光刻机的公司曾经失败过的地方取得成功。

一台EUV光刻机由10万多个零件组成,成本约为1.2亿美元,需要用40个货运集装箱装运。但就是这台价值1.2亿美元的机器,目前世界只有几十台,各国对其的需求量也远远超过供应量,且还有大约两年的未交货订单。

一、基于在点云上的3D目标检测的分层图形网络

这篇文章中使用的体素特征编码(VFE)包含3步:

本文提出了一种少镜头目标检测网络,其目标是检测含有少量注释示例的不可见类别目标。

可以通过“两步走”出口控制计划来实现这一目标。首先,美国、荷兰和日本应对生产先进芯片所学的包括光刻机在内的制造设备实施严格的多边出口管制。这三个国家几乎垄断了先进的芯片制造设备,其技术壁垒与EUV光刻技术类似。有针对性的出口管制将[BYG1] 继续促进彼此往来。

作者提出一个注意形态的图卷积 (SA-GConv)去捕捉原始的形状特征。这是通过建立模型的相对几何位置来描述物体的形状。

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该网络有两个主要模块:

中国意识到EUV光刻机的重要性,且在美国的压力下,荷兰政府于2019年11月阻止ASML将EUV光刻机运送到中国。相关新闻报道将ASML描述成中美贸易战的棋子,但荷兰的决定事关重大。

如果这些公司能够制造EUV光刻机,那么他们将赚上数十亿美元。这也是为什么在经历了30多年和数十亿美元的研发投入后,ASML能够获得如此多的订单:EUV光刻机走在人类技术能力的前沿,制造难度大。

为了实现准确的分类,本文还引入了一种有区别的RoI pooling方案。pooling方案从该方案的多个子区域中抽取样本,并进行自适应加权以获得识别特征。

二、HVNET:基于激光雷达的3D目标检测的混合体素网络

出口管制不应阻碍全球繁荣

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EUV光刻机不仅仅是技术奇迹,还提供了重要的发展路径。通过先进的计算机芯片技术,可以推动科学和工程领域前沿的发展,促进全球繁荣。若这些机器掌握在民主国家手中,可能在未来十年,都能够维持繁荣前进的步伐。

团队成员有大数据专家、算法工程师、图像处理工程师、产品经理、产品运营、IT咨询人、在校师生;志愿者们来自IBM、AVL、Adobe、阿里、百度等知名企业,北大、清华、港大、中科院、南卡罗莱纳大学、早稻田大学等海内外高校研究所。

六、D2Det:面向高质量的对象检测和实例分割

该方法由三个部分组成:

这里是在sun rgb-d v1数据集上获得的一些性能结果。  

SA-GConv 基于u型网络捕捉多层次特征。然后映射到相同的特征空间的投票模块并且用于生成建议。在下一步中,GConv基于建议推理模块,利用方案来预测边框。

体素化——将点云分配给2D体素网络 体素特征提取——计算和网络相关的点的特征,馈送到PointNet样式的功能编码器 投影——将逐点特征聚合到体素级特征并投影到其原始网格。这就形成了一个伪图像特征映射

 这是在KITTI数据集上的实验结果  

作者提出了混合体素网络(HVNet),以实现细粒度体素功能的利用。它由三个步骤组成:

体素的大小在VFE方法中非常重要。较小的体素尺寸可以捕获更精细的几何特征。它们也更擅长对象本地化,但推理时间更长。使用较粗的体素可以获得更快的推理速度,因为这会导致较小的特征图。但是,它的性能较差。

但如果缺乏先进的芯片,中国就不能参与技术权威主义或军备竞赛。

在两阶段方法中,第一阶段使用区域建议网络(RPN),第二阶段使用单独的分类和回归分支。分类分支是基于区分池的。局部回归分支的目标是对象的精确定位。

EUV光刻技术自1980年以来一直在发展,直到最近两年才进入批量生产阶段。除了ASML,其它公司(尼康、佳能等公司)只能生产不使用EUV技术且成本效益较低的老一代光刻机,这些公司所拥有的经验、专业知识以及市场定价权都来自于极端技术需求下竞争激烈的行业数十年的盈利能力。

HGNet包含三个主要组件:

超2亿美元打造!紫光展锐全球首款6nm EUV SoC将成5G手机普及标志?

这是因为,有许多具有战略意义的技术都具有潜在的危险性或不确定性,包括人工智能、自主武器系统、高超音速导弹、网络武器、监视工具和最新一代核武器,这些技术以及其他技术都需要最新的芯片来开发和部署。如果让这些技术筹码远离中国政府或代表中国政府行事的人,可以在未来几十年里先发制人地保护人权和安全。