ШІ допомагає пришвидшити моделювання під час проєктування чипів

Штучний інтелект дедалі активніше використовують у проєктуванні та виробництві напівпровідникових чипів: зокрема для виявлення дефектів, пошуку аномалій, оптимізації процесів і аналізу даних із датчиків. Про це в інтерв’ю IEEE Spectrum розповіла старша продакт-менеджерка платформи MATLAB компанії MathWorks Гезер Ґорр.

За її словами, ШІ застосовують на більшості етапів виробничого циклу. Алгоритми можуть аналізувати історичні дані про затримки у виготовленні продукції, щоб виявляти можливі безпосередні причини простоїв, а також допомагати зменшувати ризики несправностей ще на етапі розробки компонентів, освітлення та сенсорів.

Моделі-замінники для складних розрахунків

Однією з ключових переваг ШІ Ґорр назвала можливість створювати спрощені моделі на основі детальних фізичних розрахунків і експериментальних даних. Такі моделі-замінники можна використовувати для підбору параметрів, оптимізації та моделювання методом Монте-Карло, не розв’язуючи щоразу складні фізичні рівняння.

Цей підхід дає змогу швидше перевіряти різні варіанти конструкції та проводити більше симуляцій до запуску реального виробництва. Експертка порівняла таку систему з цифровим двійником: фізичну модель і результати експериментів поєднують із моделлю, параметри якої можна налаштовувати для пошуку кращого дизайну чипа.

Точність і якість даних залишаються критичними

Водночас моделі на основі ШІ можуть поступатися точністю традиційним фізичним моделям. Крім того, для їхньої побудови необхідно об’єднувати дані від багатьох датчиків і команд, що ускладнює роботу. Для великих потоків високочастотних даних також важливі синхронізація, повторна дискретизація та аналіз у частотній області.

Ґорр наголосила, що інженерам варто заздалегідь визначати проблему, яку має розв’язати ШІ, документувати та тестувати окремі компоненти системи. На її думку, автоматизація може звільнити фахівців для складніших завдань, однак ухвалення рішень і розуміння моделей залишатимуться за людьми.