Изкуственият интелект помага за ускоряване на проектирането и производството на чипове

Изкуственият интелект се използва все по-често в етапите на проектиране и производство на полупроводникови чипове: за откриване на дефекти, откриване на аномалии, оптимизиране на процеси и анализ на данни от сензори. Хедър Гор, старши продуктов мениджър за платформата MATLAB в MathWorks, разказва пред IEEE Spectrum.

Тя казва, че изкуственият интелект може да помогне и при моделирането на производствената логистика. Анализирането на исторически данни за закъсненията позволява да се търсят евентуални непосредствени причини за неуспехите и да се идентифицират факторите, които може да са останали незабелязани по време на обработката или разработката.

По-бързи модели и симулации

Едно от основните направления е създаването на опростени модели, които възпроизвеждат резултатите от сложното физическо моделиране. Вместо директно решаване на ресурсоемките физически уравнения, инженерите могат да използват модел, изграден върху данни, за валидиране на параметри, оптимизация и симулации по метода на Монте Карло.

Този подход намалява изчислителните разходи и позволява по-бърза итерация на експериментите. Гор сравнява практиката с цифров двойник: физически модел на системата и експериментални данни се комбинират с друг модел, чиито параметри могат да бъдат настроени и тествани в различни сценарии, преди да влязат в производство.

Точност и качество на данните

В същото време, моделите, базирани на изкуствен интелект, обикновено са по-малко точни от физическите модели, подчертава представителят на MathWorks. Ето защо е необходимо да се провеждат много симулации и проверки на параметрите. Допълнителна сложност е системният характер на разработването и производството на чипове, където трябва да се вземе предвид взаимодействието на много компоненти.

Изграждането на модели изисква данни от различни сензори и команди. Изкуственият интелект може да открива модели във високочестотните потоци от данни, които хората може да не забележат, а също така може да помогне със синхронизирането на данните и повторното им семплиране.

Ролята на инженерите остава

Гор вярва, че автоматизацията ще освободи специалистите за по-сложните задачи, включително вземане на решения. Тя отбелязва, че изкуственият интелект може да се използва за намаляване на отпадъците, оптимизиране на материалите и конструкцията, но човешкото участие все още е необходимо. Тя посочва яснотата на моделите, документирането и тестването на отделните компоненти, както и комуникацията между всички участници в процеса.

Спомнете си, че AI инструментите ускоряват проектирането на чипове до 10 пъти. Това е особено забележимо в областта на автоматизацията на електронното проектиране (EDA). От това са се възползвали компаниите Synopsys и Cadence, които значително са подобрили производителността, енергийната ефективност и скоростта на проектиране на чиповете. Според последните данни повече от 50% от усъвършенстваните проекти на чипове вече се реализират с помощта на AI.