Индустрија полупроводника тренутно стоји на раскрсници растућих захтева за перформансама и неумољиве сложености, заједно са растућим изазовима везаним за оптимизацију дизајна и ефикасност производње. Интегрисана рачунарска литографија  expert Botlagunta Preethish Nandan has recently unveiled a framework for next-generation semiconductor design by integrating data-driven insights and AI-augmented automation.   У свом истраживачком раду под називом „Интегрисање АИ и података инжењеринга за интелигентни дизајн и оптимизацију полупроводних чипова“, Нандан је заговарао критичну промену за индустрију. Он спомиње да традиционалне методе дизајна све више надмашују захтеви суб-3нм и високо-НА ЕУВ литографских чворова јер су оптерећени ручним процесима, ригидним радним токовима и фрагментираним токовима података.   Understanding the Challenge   Индустрија полупроводника доживела је озбиљну трансформацију у последњих неколико година, са уређајима који постају све сложенији и мултифункционалнији. Данас, чипови интегришу милијарде транзистора, сваки са сложеним међусобним везама. Традиционални дизајнирани процеси зависе од метода статичке верификације, ручне интервенције и изолованих токова података који се управљају различитим алатима ЕДА. Такође, пошто дизајн чипа интегрише више функционалности као што су РФ, аналогни, дигитални и управљање енергијом, јединствени сетови података генеришу сваки домен који морају бити хармонизовани за кохерентну анализу. "У одсуству интегрисаних оквира за податке и аутоматизацију, дизајнерски тимови су приморани да се крећу кроз све већу лавиринт сложености, ризикујући скупе грешке и продужене циклусе дизајна. више није довољно ослањати се на постепена побољшања, потребна нам је промена парадигме која уједињује АИ и инжењерство података за интелигентан, скалабилан дизајн", наглашава Нандан. Data-Driven and AI-Augmented Design Optimization   Rešenje koje predlaže Nandan usredsređuje se na potpuno integrisano inženjering podataka i AI cevovod od kraja do kraja.Ovaj pristup rešava pitanja vezana za fragmentaciju podataka, ručne prepreke i ograničenu tumačivost. Систематски оквири за инжењерство података: Ова стратегија користи адаптивну архитектуру цевовода података која може извршити систематско прикупљање података и прераду од фазе пројектовања, симулације и тестирања, стандардизацију хетерогених формата података како би се осигурала компатибилност између дизајнерских алата, динамичко повећање података и ажурирање у реалном времену. Okvir obezbeđuje da nikakvi kritični podaci o dizajnu ne ostanu neiskorišćeni uspostavljanjem baze usmerene na podatke.Stvara holistički skup podataka koji hrani analitiku zasnovanu na veštačkoj inteligenciji kroz integraciju statističkih modela krugova, metapodataka o dizajnu i dnevnika performansi. AI-Augmented Design Automation: Укључујући надгледане, полу-надгледане и алгоритме за учење ојачања, модели АИ се распоређују како би предвидели варијације приноса и оптимизовали перформансе распореда, генерисали адаптивне тестове за свеобухватно покривање грешака и аутоматизовали логичку синтезу, локацију и одлуке о рутирању како би смањили ручну интервенцију и времена окретања. „Inteligentna inteligencija ne automatizuje samo rutinske zadatke, već omogućava inteligentno istraživanje velikih prostorija dizajna, ubrzava donošenje odluka i poboljšava preciznost“, napominje Nandan. „Naši modeli neprestano uče iz istorijskih i realnih podataka, što omogućava adaptivnu optimizaciju kako se zahtevi za dizajn razvijaju.“ Key Features and Innovations Са неколико иновативних функција, Нандан интегрисани оквир не само да решава постојеће препреке, већ и откључава нове нивое дизајна и изврсности у продуктивности. High-Dimensional Data Management: Овај оквир примењује напредне кластере података, алгоритме компресије и технике обрезивања да бисте дестилирали неопходне информације док минимизирате оптерећење за складиштење.Овај оквир осигурава брже претраживање и анализу података о дизајну, поновну употребу података преко пројекта и адаптивну курацију података кроз имплементацију динамичких хијерархија података и интелигентног означавања. Крос-Лаиер АИ Интеграција: оквир омогућава АИ моделима да уче и дјелују преко распореда, кола и фазе производње.Ово укључује адаптивне моделе синтезе логике који усавршавају стратегије локације и рутирања у реалном времену, предиктивне алгоритме који предвиђају проблеме који утичу на перформансе на основу података у раној фази, и системе класификације дефеката засноване на машинском учењу који побољшавају покривање грешака и смањују лажне позитивне. Podrška odlučivanju u realnom vremenu i automatizacija: U okviru se koriste motori za zaključivanje u realnom vremenu i kanali za prenos podataka kako bi se pružila trenutna povratna informacija tokom iteracija dizajna.Neke ključne inovacije uključuju dinamičku rekonfiguraciju, integrisano detekciju anomalija i automatsko oporavak grešaka i mogućnosti ponovnog pokretanja. Побољшана интерпретабилност и објашњивост: оквир укључује интерпретабилне АИ моделе способне да генеришу објашњења која се могу читати од стране човека. Скалабилна инфраструктура за будуће иновације: Архитектура такође подржава будућа проширења као што су интеграција квантног рачунарства и неуроморфних архитектура, прилагођавање хетерогене интеграције и дизајна заснованих на чиплет-у, и усклађивање са новим стандардима за апликације са ниском снагом и високом поузданошћу. Future Possibilities  Тхе Интегрисани AI-data инжењерски оквир Његова визија за будућност наглашава оквире за скалабилну аутоматизацију за еволуирајуће дизајнерске парадигме, оквире за скалабилну аутоматизацију за еволуирајуће дизајнерске парадигме и етичке размишљања, укључујући објашњивост, ублажавање пристрасности и приватност података у радном току полупроводника повећаним АИ-ом. „У наредној деценији предвиђамо прелазак са изолованих, алат-центрираних радних токова на холистичке, АИ-омогућене дизајнерске екосистеме у којима се подаци слободно крећу, одлуке се аутоматизују, а иновације су континуиране“, закључује он. „Наш интегрисани оквир није само надоградња; то је реимагинација дизајна полупроводника за еру интелигентне аутоматизације.“

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

Овај аудио је произведен на оригиналном језику приче!

Предуго; Читати

Make resilience your competitive advantage

Botlagunta Preethish Nandan otkriva AI-powered framework za Next-Gen Semiconductor Design

About Author

КОМЕНТАРИ

ХАНГ ТАГС

ОВАЈ ЧЛАНАК ЈЕ ПРЕДСТАВЉЕН У

Related Stories

Sravana Kumar Reddy Yeruva’s Fusion Transformation Sets a New Standard in ERP Excellence

Building a website with React and Bulma

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Sravana Kumar Reddy Yeruva’s Fusion Transformation Sets a New Standard in ERP Excellence

Building a website with React and Bulma

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps