Semiconductorindustrien står i øjeblikket på tværs af stigende krav til ydeevne og uafbrudt kompleksitet, sammen med stigende udfordringer i forbindelse med designoptimering og fremstillingseffektivitet. AI-drevet beregningsmæssig litografi Ekspert Botlagunta Preethish Nandan har for nylig afsløret en ramme for næste generation af halvlederdesign ved at integrere data-drevet indsigt og AI-forstærket automatisering. I sit forskningspapir med titlen "Integrering af AI og Data Engineering for Intelligent Semiconductor Chip Design og Optimering" har Nandan advokeret for et kritisk skift for industrien. Han nævner, at traditionelle designmetoder i stigende grad overgår kravene til sub-3nm og High-NA EUV lithography knudepunkter, fordi de er belastet af manuelle processer, stive arbejdsprocesser og fragmenterede datastrømme.   Understanding the Challenge   Semiconductorindustrien har været vidne til en alvorlig transformation i de seneste år, hvor enheder bliver mere og mere komplekse og multifunktionelle.I dag integrerer chips milliarder af transistorer, hver med indviklede sammenkoblinger. Traditionelle designprocesser er afhængige af statiske verifikationsmetoder, manuel indgriben og isolerede datastrømme, der håndteres af forskelligartede EDA-værktøjer.Denne fragmenterede tilgang kan resultere i ineffektiviteter som begrænset genbrug af designdata, designflaskehalse og risiko for fejl i det sene stadium. Da chipdesign integrerer flere funktionaliteter som RF, analog, digital og power management, genereres unikke datasæt af hvert domæne, som skal harmoniseres for sammenhængende analyse.Denne kompleksitet gør det ekstremt vigtigt at vedtage tilgange, der kan styre højdimensionelle datasæt, nedbryde data silos og sikre sømløs beslutningstagning på tværs af design- og produktionsrørledningen. "I mangel af integrerede data- og automatiseringsrammer er designteams tvunget til at navigere i et stadigt voksende labyrint af kompleksitet, der risikerer dyre fejl og udvidede designcyklusser. Data-Driven and AI-Augmented Design Optimization   Den løsning, der foreslås af Nandan, drejer sig om en end-to-end, fuldt integreret data engineering og AI-rørledning. Denne tilgang adresserer de bekymringsområder, der er relateret til datafragmentering, manuelle flaskehalse og begrænset tolkbarhed. Systematic Data Engineering Frameworks: Denne strategi bruger en adaptiv data pipeline arkitektur, der kan udføre systematisk dataindsamling og forbehandling fra design, simulering og testfaser, standardisering af heterogene dataformater for at sikre kompatibilitet på tværs af designværktøjer, dynamisk data augmentation og real-time opdateringer. Rammen sikrer, at ingen kritiske designdata forbliver ubrugt ved at etablere et data-centreret fundament. Det skaber et holistisk datasæt, der fodrer AI-drevet analyse gennem integration af statistiske kredsløbsmodeller, designmetadata og performance logs. AI-Augmented Design Automation: Indbefattet overvåget, semi-overvåget og forstærkning læring algoritmer, AI-modeller er implementeret til at forudsige udbytte variationer og optimere layout ydeevne, generere adaptive test mønstre for omfattende fejldækning, og automatisere logik syntese, placering og routing beslutninger for at reducere manuel intervention og omdrejningstider. "AI automatiserer ikke kun rutinemæssige opgaver; det muliggør intelligent udforskning af store designrum, fremskynder beslutningstagning og forbedrer nøjagtigheden," bemærker Nandan. "Vores modeller lærer kontinuerligt af historiske og realtidsdata, hvilket giver mulighed for adaptiv optimering efterhånden som designkravene udvikler sig." Key Features and Innovations Med flere innovative funktioner løser Nandans integrerede ramme ikke kun eksisterende flaskehalse, men låser også op for nye niveauer af design og produktivitet. High-Dimensional Data Management: Denne ramme anvender avanceret datagruppering, komprimeringsalgoritmer og udskæringsteknikker til at destillere vigtige oplysninger og samtidig minimere lagringsoverhead. Cross-Layer AI Integration: Rammen gør det muligt for AI-modeller at lære og handle på tværs af layout, kredsløb og produktionsfaser.Dette omfatter adaptive logiske syntesemodeller, der forfiner placerings- og rutestrategier i realtid, forudsigelsesalgoritmer, der forudser udbytte-påvirkende problemer baseret på tidlige data, og maskinlæringsbaserede fejlklassificeringssystemer, der forbedrer fejldækning og reducerer falske positive. Real-Time Decision Support and Automation: Framework anvender real-time inference engines og streaming data pipelines til at give øjeblikkelig feedback under design iterationer.Nogle centrale innovationer omfatter dynamisk rekonfiguration, integreret anomali detektion og automatiseret fejlgenopretning og genstart evner. Forbedret fortolkbarhed og forklarelighed: rammen indeholder fortolkbare AI-modeller, der er i stand til at generere menneskeligt læsbare forklaringer. Scalable Infrastructure for Future Innovation: Arkitekturen understøtter også fremtidige udvidelser som integration af kvantecomputing og neuromorfiske arkitekturer, indlejring af heterogene integration og chiplet-baserede designs, og tilpasning til nye standarder for lav-power, høj pålidelighed applikationer. Future Possibilities  Den Integreret AI-data ingeniørramme Hans vision for fremtiden lægger vægt på skalerbare automatiseringsrammer for udviklende designparadigmer, skalerbare automatiseringsrammer for udviklende designparadigmer og etiske overvejelser, herunder forklaringsevne, biasminimering og databeskyttelse i AI-forstørrede halvlederarbejdsprocesser. "I det næste årti forudser vi en overgang fra isolerede, værktøjcentrerede arbejdsprocesser til holistiske, AI-aktiverede designøkosystemer, hvor data flyder frit, beslutninger automatiseres, og innovation er kontinuerlig," konkluderer han.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Denne lyd er produceret på historiens originalsprog!

For langt; At læse

Make resilience your competitive advantage

Botlagunta Preethish Nandan afslører en AI-drevet ramme for Next-Gen Semiconductor Design

About Author

KOMMENTARER

HÆNG TAGS

DENNE ARTIKEL BLEV PRÆsenterET I

Related Stories

Yale Media Relations for Entrepreneurs with Journalist Walter Thompson & HackerNoon CEO David Smooke

Meet KuCoin Community Chain: HackerNoon Company of the Week

Meet Bosch: HackerNoon Company of the Week

Meet Google Cloud: HackerNoon Company of the Week

Yale Media Relations for Entrepreneurs with Journalist Walter Thompson & HackerNoon CEO David Smooke

Meet KuCoin Community Chain: HackerNoon Company of the Week

Meet Bosch: HackerNoon Company of the Week

Meet Google Cloud: HackerNoon Company of the Week

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps