행사·발표
공정을 이해하는 모델, 도메인을 위한 설계
- 웨이퍼 위치·불량 정보를 하나의 벡터로 압축, 유사 케이스 즉시 검색
- Virtual Fab 합성 패턴 기반 사전학습 — 고객 데이터 없이도 즉시 사용 가능
- XGBoost 대비 3x RMSE 개선, R² > 0.9 · 0.3nm 오버레이 예측 정확도
검증된 투자자 · 연구 네트워크
ENSL Partners · Kakao Ventures · Newborn Ventures · TIPS Deep Tech.
뉴스
설립 첫 해부터 이어진 보도와 관심
가장 어려운 문제부터
공정 엔지니어와 ML Researcher가 함께하는 연구팀
발표 논문
SPIE Advanced Lithography 2025·2026 채택 및 미디어 인터뷰
- Proactive yield maximization in photolithography via human-in-the-loop AI on an on-premise big data platform2026년 4월 10일
- A hybrid machine learning framework for systematic optimization of overlay key positions2026년 4월 10일
- Domain knowledge-driven fusion machine learning for overlay prediction enhancement2026년 4월 8일
현장의 과제, 함께 정리해 드립니다.
구체적인 데이터가 준비되지 않아도 괜찮습니다. 맞춤 적용 시나리오로 회신드립니다.