Die Halbleiterindustrie verändert sich dank künstlicher Intelligenz rasant.

Auf der Konferenz wurde bestätigt, dass KI und Halbleiter die Säulen der Zukunft der digitalen Wirtschaft bilden. Die beiden Elemente „KI“ und „Halbleiter“ gehen Hand in Hand. Am offensichtlichsten hilft KI dabei, den Halbleiterherstellungsprozess zu automatisieren, Produktfehler vorherzusagen und zu erkennen sowie die Produktionsqualität und -effizienz zu verbessern.

Christopher Nguyen, CEO von Aitomatic, nannte ein Beispiel: Bis 2030 werden einige Produktionsstätten, insbesondere moderne Produktionsanlagen, strengere Standards erfordern. Beispielsweise müssen im Plasmaverarbeitungsprozess Parameter wie Brennstoffdurchmesser, Druck, Temperatur und Dutzende weiterer Faktoren sichergestellt werden, um nahezu absolute Genauigkeit zu gewährleisten. KI wird dazu beitragen, diese Genauigkeit sicherzustellen.

„KI kann sich ohne Halbleiter nicht entwickeln, und umgekehrt verändert sich die Halbleiterindustrie dank der Fortschritte in der KI rasant. Es ist eine symbiotische Beziehung, in der sich beides gegenseitig vorantreibt“, sagte er.

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Herr Christopher Nguyen, CEO von Aitomatic, sprach auf dem Workshop.

Was die allgemeine technologische Entwicklung angeht, verwies Christopher Nguyen auf das Mooresche Gesetz und bestätigte, dass die Entwicklung von KI und Halbleitern sehr schnell voranschreitet. Alle 18 Monate erfährt die Mikroprozessortechnologie erhebliche Verbesserungen.

Der Markt erlebt weltweit ein bemerkenswertes Wachstum, und die Nachfrage nach KI-Prozessorchips dürfte in den kommenden Jahren weiter stark steigen. Länder wie die USA, China, Japan und Südkorea investieren verstärkt in diesem Bereich. Das Rennen zwischen den führenden Technologieländern ist extrem hart.

Im Bereich der Chipherstellung bemerkte Anna Goldie, leitende Wissenschaftlerin bei Google, dass der Rechenbedarf von KI zwar exponentiell wachse, die Hardware-Kapazitäten jedoch nicht mithalten könnten, wodurch eine wachsende Lücke entstehe. Um dieses Problem zu lösen, wurden neue KI-Technologien wie AlphaChip – eine KI-Chip-Designmethode – eingeführt. Sie sagte, dass der Einsatz von KI den Chip-Designprozess enorm beschleunigen und gleichzeitig Kosten senken und die Leistung optimieren könne.

„Um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen, müssen wir die Chip-Designzyklen verkürzen, Algorithmen verbessern und Daten optimal nutzen. KI wird künftig nicht nur zur Verbesserung der Hardware beitragen, sondern auch in vielen anderen Bereichen – vom Gesundheitswesen über das Finanzwesen bis hin zur industriellen Fertigung – zu bahnbrechenden Entwicklungen beitragen“, sagte Anna Goldie.

Anna Goldie stellte insbesondere die AlphaChip-Methode vor, die KI nutzt, um das Layout der Komponenten auf dem Chip zu optimieren. Dies trägt dazu bei, Latenzen zu reduzieren, Strom zu sparen und die Produktionsfläche zu optimieren. KI kann den Chip-Designprozess verbessern, indem sie die Zeit verkürzt und die Produktleistung verbessert. AlphaChip wurde in den neuesten Generationen der Google TPUs eingesetzt und bietet im Vergleich zu herkömmlichen Designmethoden eine deutliche Effizienzsteigerung.

Herr Tran Thanh Long, Professor an der Warwick University, berichtete unterdessen über die weltweiten Bemühungen, die Leistungsfähigkeit von KI und Halbleitertechnologie zu steigern. Er erwähnte beispielsweise, wie sich mithilfe von Gedächtnisspeichern und der Bayes-Theorie die Leistung und Skalierbarkeit künstlicher Intelligenz (KI) verbessern lässt. Gedächtnisspeicher helfen der KI, Informationen langfristig zu speichern und anhand vergangener Daten Entscheidungen zu optimieren.

„Die Bayes’sche Theorie hilft der KI, ihre Vorhersagewahrscheinlichkeiten anhand neuer Daten anzupassen, wodurch das System schneller und effizienter lernt. Diese Kombination reduziert den Bedarf an Rechenressourcen und gewährleistet gleichzeitig eine hohe Genauigkeit“, sagte Herr Long.

Darüber hinaus trägt dieser Ansatz dazu bei, dass KI in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der industriellen Fertigung und der Automatisierung reibungsloser funktioniert. Insbesondere kann KI Daten besser verarbeiten, ohne zu stark auf große Rechenzentren angewiesen zu sein, was Kosten und Ressourcen spart. Dadurch sind Systeme intelligenter, effizienter und selbstregulierend, ohne dass riesige Datenmengen benötigt werden.

Frau Ngan Vu von Google DeepMind stellt eine Forschungsrichtung vor, die den Einsatz neuronaler Schaltkreisnetzwerke zur Erstellung effizienter Logikschaltungsdesigns vorschlägt. Durch den Einsatz von Simulated-Annealing-Algorithmen und anderen Optimierungstechniken möchte ihr Expertenteam den Schaltungsdesignzyklus von der Idee bis zum fertigen Produkt verkürzen.

Eine der größten Herausforderungen besteht darin, Genauigkeit und Leistung von Schaltkreisen in Einklang zu bringen, um sicherzustellen, dass die Designs nicht nur präzise funktionieren, sondern auch Ressourcen sparen. Wenn es gelingt, die Lücke zwischen KI-Software und -Hardware zu schließen, eröffnen sich der Halbleiterindustrie viele neue Möglichkeiten. „Der Einsatz von KI im Schaltkreisdesign wird die Arbeitsweise der Halbleiterindustrie verändern, den Entwicklungsprozess beschleunigen und optimalere Designs liefern“, sagte Frau Ngan Vu.