Die Halbleiterindustrie verändert sich dank künstlicher Intelligenz rasant.

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

Herr Christopher Nguyen, CEO von Aitomatic, sagt beispielsweise, dass bis 2030 in einigen Produktionsanlagen, insbesondere in modernen Produktionsanlagen, strengere Standards gelten werden. Im Plasmaverarbeitungsprozess beispielsweise müssen Parameter wie Brennstoffdurchmesser, Druck, Temperatur und Dutzende anderer Faktoren eine nahezu absolute Genauigkeit 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 beide Bereiche gegenseitig vorantreiben“, sagte er.

Die Halbleiterindustrie verändert sich dank künstlicher Intelligenz rasant Foto 1

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

Was die allgemeine technologische Lage betrifft, 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. 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. Der Wettlauf zwischen den führenden Technologieländern ist extrem hart.

Im Bereich der Chipherstellung bemerkte Anna Goldie, leitende Forschungswissenschaftlerin 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 zur Kostensenkung und Leistungsoptimierung beitragen werde.

„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 zu Durchbrüchen in vielen anderen Bereichen beitragen, vom Gesundheitswesen über das Finanzwesen bis hin zur industriellen Produktion“, sagte Anna Goldie.

Insbesondere stellte Frau Anna Goldie 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 von Google TPUs eingesetzt und bietet im Vergleich zu herkömmlichen Designmethoden eine deutliche Effizienzsteigerung.

Tran Thanh Long, Professor an der Warwick University, berichtete 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 von Daten aus der Vergangenheit 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 große 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 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 und sicherzustellen, dass die Designs nicht nur korrekt funktionieren, sondern auch Ressourcen sparen. Gelingt es jedoch, 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“, so Ngan Vu.