La industria de semiconductores se encuentra actualmente en la encrucijada de las crecientes demandas de rendimiento y la complejidad implacable, junto con los crecientes desafíos relacionados con la optimización del diseño y la eficiencia de la fabricación. -Litografía computacional impulsada por IA El experto Botlagunta Preethish Nandan ha presentado recientemente un marco para el diseño de semiconductores de próxima generación mediante la integración de conocimientos basados en datos y la automatización aumentada por IA. En su artículo de investigación titulado “Integrando la IA y la ingeniería de datos para el diseño y la optimización de chips de semiconductores inteligentes”, Nandan ha abogado por un cambio crítico para la industria. menciona que los métodos de diseño tradicionales están superando cada vez más las demandas de los nodos de litografía sub-3nm y High-NA EUV porque están cargados por procesos manuales, flujos de trabajo rígidos y flujos de datos fragmentados.   Understanding the Challenge   La industria de los semiconductores ha sido testigo de una transformación seria en los últimos años, con dispositivos cada vez más complejos y multifuncionales. Hoy en día, los chips integran miles de millones de transistores, cada uno con interconecciones intrincadas. Los desafíos han aumentado exponencialmente a medida que la industria ha comenzado a incorporar arquitecturas emergentes como los chips empacados en 3D y la integración heterogénea. Los procesos diseñados tradicionales dependen de métodos de verificación estática, intervención manual y flujos de datos aislados gestionados por herramientas EDA dispares. Además, como el diseño de chips integra múltiples funcionalidades como RF, analógico, digital y gestión de energía, los conjuntos de datos únicos son generados por cada dominio que deben ser armonizados para un análisis coherente. “En la ausencia de marcos de datos y automatización integrados, los equipos de diseño se ven obligados a navegar por un laberinto cada vez más complejo, arriesgando errores costosos y ciclos de diseño prolongados.Ya no es suficiente confiar en mejoras incrementales, necesitamos un cambio de paradigma que unifique la IA y la ingeniería de datos para un diseño inteligente y escalable”, subraya Nandan. Data-Driven and AI-Augmented Design Optimization   La solución propuesta por Nandan se centra en un end-to-end, ingeniería de datos totalmente integrada y tubería de IA. Este enfoque aborda las áreas de preocupación relacionadas con la fragmentación de datos, las barreras manuales y la interpretabilidad limitada. Frameworks de ingeniería de datos sistemáticos: Esta estrategia utiliza una arquitectura de tubería de datos adaptable que puede realizar la recopilación y el preprocesamiento de datos sistemáticos desde las etapas de diseño, simulación y prueba, la estandarización de formatos de datos heterogéneos para garantizar la compatibilidad entre las herramientas de diseño, la ampliación dinámica de datos y las actualizaciones en tiempo real. El marco garantiza que ningún dato de diseño crítico se deje inutilizado mediante el establecimiento de una base centrada en los datos. crea un conjunto de datos holístico que alimenta la analítica impulsada por la IA a través de la integración de modelos de circuitos estadísticos, metadatos de diseño y registros de rendimiento. AI-Augmented Design Automation: Incluyendo algoritmos de aprendizaje supervisados, semi-supervisados y reforzados, los modelos de IA se desplegan para predecir las variaciones de rendimiento y optimizar el rendimiento del diseño, generar patrones de prueba adaptativos para una cobertura completa de fallos y automatizar la síntesis lógica, la colocación y las decisiones de enrutamiento para reducir la intervención manual y los tiempos de vuelta. “La IA no solo automatiza tareas de rutina; permite explorar de forma inteligente vastos espacios de diseño, acelerar la toma de decisiones y mejorar la precisión”, señala Nandan. Key Features and Innovations Con varias características innovadoras, el marco integrado de Nandan no solo aborda las barreras existentes, sino que también desbloquea nuevos niveles de excelencia en el diseño y la productividad. Gestión de datos de alta dimensión: Este marco aplica agrupamiento de datos avanzado, algoritmos de compresión y técnicas de trituración para destilar la información esencial al tiempo que minimiza la carga de almacenamiento.Asegura una recuperación y análisis más rápidos de los datos de diseño, reutilizabilidad de los datos entre proyectos y curado de datos adaptativo mediante la implementación de jerarquías de datos dinámicas y etiquetado inteligente. Integración Cross-Layer AI: El marco permite que los modelos de IA aprendan y actúen a través de las etapas de diseño, circuito y fabricación. Esto incluye modelos de síntesis lógica adaptativa que refinan estrategias de colocación y enrutamiento en tiempo real, algoritmos predictivos que anticipan problemas que afectan al rendimiento basados en datos de etapas tempranas, y sistemas de clasificación de defectos basados en el aprendizaje automático que mejoran la cobertura de fallos y reducen los falsos positivos. Apoyo a la toma de decisiones y automatización en tiempo real: El marco utiliza motores de inferencia en tiempo real y tuberías de datos de transmisión para proporcionar retroalimentación instantánea durante las iteraciones de diseño.Algunas innovaciones clave incluyen reconfiguración dinámica, detección de anomalías integrada y capacidades de recuperación y reinicio automáticos de errores. Interpretabilidad y explicabilidad mejoradas: el marco incorpora modelos de IA interpretables capaces de generar explicaciones legibles por el hombre. Infraestructura escalable para la innovación futura: La arquitectura también apoya futuras extensiones como la integración de la computación cuántica y las arquitecturas neuromórficas, la acomodación de la integración heterogénea y los diseños basados en chips, y la alineación con los estándares emergentes para aplicaciones de baja potencia y alta fiabilidad. Future Possibilities  El Framework de ingeniería de datos integrados Su visión para el futuro enfatiza marcos de automatización escalables para paradigmas de diseño en evolución, marcos de automatización escalables para paradigmas de diseño en evolución y consideraciones éticas, incluida la explicabilidad, la mitigación de los vicios y la privacidad de los datos en los flujos de trabajo de semiconductores aumentados por IA. “En la próxima década, prevemos una transición de flujos de trabajo aislados y centrados en herramientas a ecosistemas de diseño holísticos con capacidad de IA, donde los datos fluyen libremente, las decisiones se automatizan y la innovación es continua”, concluye.

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Botlagunta Preethish Nandan presenta un marco basado en la IA para el diseño de semiconductores de próxima generación

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