Aplicarea inteligenței artificiale în liniile de producție, aparent ușoară, dar dificilă

Potrivit experților, cea mai mare provocare în dezvoltarea inteligenței artificiale pentru industria semiconductorilor astăzi este cum să facem modelul să funcționeze precis și stabil chiar pe linia de producție.

Experții aplică inteligența artificială în dezvoltarea de cipuri semiconductoare - Foto: UMICH

Acesta a fost un subiect important în cadrul atelierului „Soluții de inteligență artificială (IA) în industria semiconductorilor”, organizat de Centrul de Inovație al Departamentului de Știință și Tehnologie din orașul Ho Chi Minh, în după-amiaza zilei de 5 august.

Experții s-au concentrat pe găsirea unor capabilități practice de implementare în mediile de producție, ceea ce este considerat cea mai mare barieră în prezent.

Expertul Duong Quang Huy - inginer de la Ascendas Systems - a declarat că în liniile de producție moderne, în special în liniile de producție a semiconductorilor, sunt necesare modele de inteligență artificială pentru a detecta erorile în producție.

De exemplu, inginerii pot utiliza instrumente precum Deep Network Designer pentru a construi, vizualiza și regla fin rețele neuronale sau Classification Learner pentru a experimenta cu diferiți algoritmi și a alege modelul care se potrivește cel mai bine seturilor de date din lumea reală.

Potrivit domnului Huy, dificultatea constă în faptul dacă modelul poate menține aceeași precizie ca în laborator atunci când este transferat din mediul de antrenament pe o linie de producție reală.

Deoarece algoritmii pot atinge o precizie de 99% într-un mediu simulat, dar ratează defectele reale ale produsului pe linia de asamblare din motive simple, cum ar fi strălucirea, praful sau o componentă ușor rotită.

„Provocarea în dezvoltarea inteligenței artificiale nu constă în algoritm, ci din laborator în realitate”, a afirmat dl. Huy.

Expertul Duong Quang Huy prezintă la atelier - Foto: TRONG NHAN

Potrivit experților, una dintre soluțiile fundamentale și decisive este standardizarea datelor de intrare și construirea de seturi de date de antrenament precise.

Deoarece majoritatea erorilor în implementarea modelului provin din date de intrare inconsistente, cum ar fi imagini supraexpuse, distorsionate sau nefocalizate, condiții de iluminare diferite de mediul de antrenament sau componente ușor deplasate.

Pentru a rezolva această problemă, expertul Duong Quang Huy recomandă standardizarea datelor de imagine înainte de antrenament, incluzând pași precum echilibrarea luminii, ajustarea unghiurilor, îmbunătățirea contrastului și eliminarea zgomotului.

În același timp, etichetarea precisă folosind instrumente sau o combinație de etichetare manuală și automată ajută modelul să învețe adevăratele caracteristici ale erorii, în loc să fie perturbat de caracteristici irelevante.

Tot la eveniment, expertul Tran Kim Duy Lan - directorul de țară al Navagis - a subliniat un alt paradox în dezvoltarea inteligenței artificiale. Pe de o parte, inteligența artificială poate ajuta la reducerea timpului de proiectare a cipurilor cu 30% și la creșterea productivității fabricilor cu până la 25%. Pe de altă parte, se așteaptă ca centrele de date care operează cu inteligență artificială să consume până la 21% din energia electrică la nivel global până în 2030.

În acest context, dl. Lan a subliniat importanța trecerii de la modele centralizate de inteligență artificială la modele distribuite la nivel de dispozitiv, în special inteligență artificială Edge și inteligență artificială pe dispozitiv. Aceasta este considerată o tendință strategică pentru asigurarea sustenabilității.

Cu Edge AI, datele sunt procesate direct pe dispozitiv, cum ar fi o cameră inteligentă, un microcontroler sau o placă integrată, în loc să fie transmise în întregime către cloud. Acest lucru poate reduce lățimea de bandă de transmisie, reducând în același timp latența, crescând confidențialitatea și, cel mai important, reducând consumul de energie per sarcină de 100-1.000 de ori, datorită eliminării etapelor intermediare de procesare.

Dimensiunea pieței globale de inteligență artificială ajunge la 1.811 miliarde USD

În cadrul conferinței, experții au actualizat și cele mai recente rapoarte privind dezvoltarea inteligenței artificiale, estimarea fiind că piața globală va ajunge la 1.811 miliarde USD până în 2030. Între timp, industria semiconductorilor își propune să atingă pragul de 1.000 de miliarde USD în același timp.

În prezent, se consideră că combinarea dintre inteligența artificială și semiconductori va crea un „dublu impuls” pentru noua revoluție industrială, mai ales în contextul în care tendințele către inteligența artificială activă, inteligența artificială multimodală și inteligența artificială generativă și sustenabilă remodelează nevoile de proiectare, optimizare și testare a cipurilor.

GREUTATE

Sursă: https://tuoitre.vn/ung-dung-ai-trong-day-chuyen-san-xuat-tuong-de-ma-kho-20250805160542772.htm