La fotolitografia è un processo importante ampiamente utilizzato nella fabbricazione di circuiti integrati. Per un tale processo, è necessario sviluppare fotomik, con una certa solidità agli effetti parassiti come la diffrazione, essendo una conseguenza della corsa sempre più ridotta nel settore dei semiconduttori. Con le applicazioni di tali circuiti sempre più complesse e numerose, i clienti stanno diventando sempre più irremovibili riguardo alla qualità dei prodotti, mentre le tecnologie diventano sempre più difficili da controllare. Tali limitazioni devono essere affrontate per migliorare l’affidabilità utilizzando approcci diversi. Questa tesi presenta un flusso di processo che utilizza un approccio basato sulla fisica per modellare la generazione di maschere fotolitografiche utilizzando algoritmi di Machine Learning.