Przemysł półprzewodników zmienia się dynamicznie dzięki sztucznej inteligencji.

Podczas konferencji potwierdzono, że sztuczna inteligencja (AI) i półprzewodniki stanowią obecnie filary przyszłości gospodarki cyfrowej. W szczególności, dwa elementy – „AI” i „półprzewodniki” – idą ze sobą w parze. Co oczywiste, AI pomaga zautomatyzować proces produkcji półprzewodników, przewidywać i wykrywać wady produktów oraz poprawiać jakość i wydajność produkcji.

Christopher Nguyen, prezes Aitomatic, na przykład, do 2030 roku niektóre zakłady produkcyjne, zwłaszcza zaawansowane technologicznie, będą wymagać bardziej rygorystycznych standardów. Na przykład w procesie przetwarzania plazmowego parametry takie jak średnica paliwa, ciśnienie, temperatura i dziesiątki innych czynników, aby zapewnić niemal absolutną dokładność, będą brane pod uwagę. Sztuczna inteligencja przyczyni się do zapewnienia tej dokładności.

„Sztuczna inteligencja nie może rozwijać się bez półprzewodników i odwrotnie, przemysł półprzewodników dynamicznie się rozwija dzięki postępowi w dziedzinie sztucznej inteligencji. To symbiotyczna relacja, w której obie strony wzajemnie się napędzają” – powiedział.

Branża półprzewodników zmienia się dynamicznie dzięki sztucznej inteligencji zdjęcie 1

Pan Christopher Nguyen, dyrektor generalny Aitomatic, przemawiał na warsztatach.

Odnosząc się do ogólnego obrazu technologicznego, Christopher Nguyen powołał się na prawo Moore'a, potwierdzając, że tempo rozwoju sztucznej inteligencji i półprzewodników jest bardzo szybkie. Co 18 miesięcy technologia mikroprocesorowa dokonuje znaczących ulepszeń.

Jeśli chodzi o rynek, świat obserwuje niezwykły wzrost, a popyt na układy scalone do przetwarzania AI ma nadal gwałtownie rosnąć w nadchodzących latach. Kraje takie jak Stany Zjednoczone, Chiny, Japonia i Korea Południowa zwiększają inwestycje w tej dziedzinie. Wyścig między liderami technologicznymi jest niezwykle zacięty.

W dziedzinie produkcji układów scalonych, Anna Goldie – starszy naukowiec w Google – zauważyła, że chociaż zapotrzebowanie na moc obliczeniową sztucznej inteligencji (AI) rośnie wykładniczo, możliwości sprzętowe nie nadążają, co tworzy rosnącą lukę. Aby rozwiązać ten problem, wprowadzono nowe technologie AI, takie jak AlphaChip – metodę projektowania układów scalonych z wykorzystaniem AI. Dodała, że dzięki zastosowaniu AI proces projektowania układów scalonych jest niezwykle przyspieszony, a jednocześnie pomaga obniżyć koszty i zoptymalizować wydajność.

„Aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, musimy skrócić cykle projektowania układów scalonych, udoskonalić algorytmy i maksymalnie wykorzystać dane. W przyszłości sztuczna inteligencja nie tylko pomoże udoskonalić sprzęt, ale także przyczyni się do przełomów w wielu innych dziedzinach, od opieki zdrowotnej, przez finanse, po produkcję przemysłową” – powiedziała Anna Goldie.

Pani Anna Goldie przedstawiła metodę AlphaChip, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do optymalizacji rozmieszczenia komponentów na chipie, pomagając w ten sposób zmniejszyć opóźnienia, oszczędzać energię i optymalizować obszar produkcji. Sztuczna inteligencja może usprawnić proces projektowania chipów poprzez skrócenie czasu i poprawę wydajności produktu. Technologia AlphaChip została zastosowana w najnowszych generacjach procesorów TPU firmy Google, zapewniając znaczną wydajność w porównaniu z tradycyjnymi metodami projektowania.

Tymczasem pan Tran Thanh Long – profesor Uniwersytetu Warwick – opowiedział więcej o światowych inicjatywach, które przyczyniają się do zwiększenia potencjału sztucznej inteligencji (AI) i technologii półprzewodnikowej. Wspomniał na przykład o tym, jak wykorzystać zasoby pamięci i teorię Bayesa do poprawy wydajności i skalowalności sztucznej inteligencji (AI). Zasoby pamięci pomagają AI zapamiętywać informacje przez długi czas i wykorzystywać dane z przeszłości do optymalizacji decyzji.

„Teoria bayesowska pomaga sztucznej inteligencji dostosowywać prawdopodobieństwo przewidywań na podstawie nowych danych, co pozwala systemowi uczyć się szybciej i wydajniej. To połączenie zmniejsza zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe, zapewniając jednocześnie wysoką dokładność” – powiedział pan Long.

Ponadto takie podejście pomaga sztucznej inteligencji działać płynniej w takich obszarach jak opieka zdrowotna, produkcja przemysłowa i automatyzacja. W szczególności sztuczna inteligencja może lepiej przetwarzać dane bez nadmiernego polegania na dużych centrach danych, co pozwala oszczędzać koszty i zasoby. W rezultacie systemy są inteligentniejsze, wydajniejsze i samoregulujące się, bez potrzeby przetwarzania ogromnych ilości danych.

Pani Ngan Vu z Google DeepMind przedstawia kierunek badań, który proponuje wykorzystanie sieci neuronowych do tworzenia wydajnych projektów układów logicznych. Poprzez zastosowanie symulowanego wyżarzania i innych technik optymalizacji, jej zespół ekspertów dąży do skrócenia cyklu projektowania układów od pomysłu do gotowego produktu.

Jednym z głównych wyzwań jest znalezienie równowagi między dokładnością a wydajnością układów, co zapewni nie tylko prawidłowe działanie projektów, ale także pozwoli oszczędzać zasoby. Jeśli jednak uda się zmniejszyć lukę między oprogramowaniem a sprzętem opartym na sztucznej inteligencji, otworzy to wiele nowych możliwości w branży półprzewodników. „Zastosowanie sztucznej inteligencji w projektowaniu układów obiecuje zmienić sposób funkcjonowania branży półprzewodników, przyspieszając proces rozwoju i dostarczając bardziej optymalne projekty” – powiedziała pani Ngan Vu.