半導体産業は現在、パフォーマンス要求の増加と耐え難い複雑さの交差点にあり、設計最適化と製造効率に関連する課題も増えています。 コンピュータ・リトグラフィー AI-driven computational lithography 専門家Botlagunta Preethish Nandanは最近、データ主導の洞察とAI拡張自動化を統合することによって、次世代半導体設計の枠組みを発表しました。 「Intelligent Semiconductor Chip Design and Optimization」のためのAIとデータエンジニアリングを統合するという研究論文で、Nandanは業界にとって重要な転換を提唱している。彼は、伝統的な設計方法は、手動プロセス、固いワークフロー、および断片化されたデータフローによって負担されるため、sub-3nmおよびHigh-NA EUVリトグラフィックノードの要件によってますます超速化されていると述べています。   Understanding the Challenge   半導体産業は近年、デバイスがますます複雑化し、多機能化しつつ、深刻な変革を経験してきました。現在、チップは、複雑な相互接続を伴う数十億のトランジスタを統合しています。 伝統的な設計プロセスは、静的検証方法、手動介入、および異なるEDAツールによって管理される孤立したデータストリームに依存しています。 また、チップ設計は、RF、アナログ、デジタル、および電力管理などの複数の機能を統合しているため、それぞれのドメインによってユニークなデータセットが生成され、一貫した分析のために調和する必要があります。 “In the absence of integrated data and automation frameworks, design teams are forced to navigate an ever-growing maze of complexity, risking costly errors and extended design cycles. It’s no longer enough to rely on incremental improvements, we need a paradigm shift that unifies AI and data engineering for intelligent, scalable design,” Nandan emphasizes.  Data-Driven and AI-Augmented Design Optimization   Nandanが提案するソリューションは、完全に統合されたデータエンジニアリングとAIパイプラインのエンド-to-エンドを中心に構築され、このアプローチは、データの断片化、手動のボトルネック、および限られた解釈性に関連する懸念分野に対処します。 Systematic Data Engineering Frameworks: この戦略は、設計段階から、設計、シミュレーション、テスト段階から、システム的なデータ収集とプレプロセス、異なるデータ形式の標準化を実行できる、適応性のあるデータパイプラインアーキテクチャを使用して、設計ツールの互換性、ダイナミックなデータ拡張、リアルタイムのアップデートを確保します。 このフレームワークは、データ中心の基盤を確立することによって、重要な設計データが使用されないことを保証します. It creates a holistic dataset that feeds AI-driven analytics through integration of statistical circuit models, design metadata, and performance logs. AI-Augmented Design Automation: 監督、半監督、および強化学習アルゴリズムを含む、AIモデルは、出力変動を予測し、レイアウトパフォーマンスを最適化し、包括的な欠陥カバーのための適応テストパターンを生成し、論理合成、配置、ルーティング決定を自動化し、手動介入と回転時間を削減します。 「AIは通常のタスクを自動化するだけでなく、広大な設計空間のインテリジェントな探索を可能にし、意思決定を加速し、精度を向上させます」とNandan氏は指摘する。 Key Features and Innovations いくつかの革新的な機能を備え、Nandanの統合フレームワークは既存のブロックを解決するだけでなく、デザインと生産性の卓越性の新しいレベルを解放します。 High-Dimensional Data Management: This framework applies advanced data clustering, compression algorithms, and pruning techniques to distill essential information while minimizing storage overhead. It ensures faster retrieval and analysis of design data, cross-project data reusability, and adaptive data curation by implementing dynamic data hierarchies and intelligent tagging. このフレームワークは、設計データのより高速なリクエストと分析、クロスプロジェクトデータの再利用性、およびダイナミックデータのハイラルギーとインテリジェントなタグ化を実装することによって、重要な情報を蒸発するためのテクニックを適用します。 Cross-Layer AI Integration: このフレームワークにより、AI モデルは、レイアウト、回路、および製造段階を通じて学習し、行動することができます。これには、リアルタイムで配置およびルーティング戦略を改善する適応性論理合成モデル、初期段階のデータに基づいて生産性に影響を与える問題を予測する予測アルゴリズム、および故障カバーを向上させ、偽ポジティブを減らす機械学習ベースの欠陥分類システムが含まれます。 Real-Time Decision Support and Automation: The framework employs real-time inference engines and streaming data pipelines to provide instant feedback during design iterations. Some key innovations include dynamic reconfiguration, integrated anomaly detection, and automated error recovery and rerun capabilities. このフレームワークは、設計イテレーション中に即時フィードバックを提供するために、リアルタイムの推測エンジンとストリーミングデータパイプラインを使用しています。 改良された解釈性と説明性:このフレームワークには、人間が読める説明を生成できる解釈可能なAIモデルが組み込まれています。 将来のイノベーションのためのスケーラブルインフラストラクチャ:このアーキテクチャはまた、量子コンピューティングとニューロモルフィックアーキテクチャの統合、異質な統合とチップベースの設計の適合、低電力、高信頼性のアプリケーションの新規基準との調和などの将来の拡張をサポートします。 Future Possibilities  THE AI-data engineering frameworkの統合 彼の将来のビジョンは、進化する設計パラダイムのためのスケーラブル自動化フレームワーク、進化する設計パラダイムのためのスケーラブル自動化フレームワーク、および説明性、偏見の軽減、AI拡張半導体ワークフローにおけるデータプライバシーを含む倫理的考慮を強調しています。 “In the next decade, we foresee a transition from isolated, tool-centric workflows to holistic, AI-enabled design ecosystems where data flows freely, decisions are automated, and innovation is continuous,” he concludes. “Our integrated framework is not just an upgrade; it’s a reimagination of semiconductor design for the era of intelligent automation.”

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このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

Botlagunta Preethish Nandan、次世代半導体設計のためのAI駆動フレームワークを発表

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