อุตสาหกรรมกึ่งตัวนําในปัจจุบันยืนอยู่บนเส้นทางของความต้องการประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นและความซับซ้อนอย่างต่อเนื่องพร้อมกับความท้าทายที่เพิ่มขึ้นที่เกี่ยวข้องกับการเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบและประสิทธิภาพการผลิต การวิเคราะห์ข้อมูลและ ไดเรกทอรี AI-Driven Computing Lithography ผู้เชี่ยวชาญ Botlagunta Preethish Nandan เมื่อเร็ว ๆ นี้ได้เปิดตัวกรอบสําหรับการออกแบบกึ่งตัวนํารุ่นถัดไปโดยการรวมความเข้าใจที่นําไปสู่ข้อมูลและอัตโนมัติที่เพิ่มขึ้นด้วย AI In his research paper titled “Integrating AI and Data Engineering for Intelligent Semiconductor Chip Design and Optimization,” Nandan has advocated a critical shift for industry. He mentions that traditional design methods are increasingly outpaced by the demands of sub-3nm and High-NA EUV lithography nodes because they are burdened by manual processes, rigid workflows, and fragmented data streams. His integrated framework bridges this gap to streamline workflows, optimize design processes, and enhance yield predictability.   Understanding the Challenge   อุตสาหกรรมกึ่งตัวนําได้เห็นการเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรงในช่วงหลายปีที่ผ่านมาพร้อมกับอุปกรณ์ที่ซับซ้อนขึ้นและมีหลายฟังก์ชั่น ในปัจจุบันชิปรวมพันล้านไดเรกทอรีแต่ละคนที่มีการเชื่อมต่อกันที่ซับซ้อน ความท้าทายที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสําคัญในขณะที่อุตสาหกรรมเริ่มรวมสถาปัตยกรรมใหม่ ๆ เช่นชิป 3D Stacked และการรวมกันแบบไม่สม่ําเสมอ กระบวนการออกแบบแบบดั้งเดิมขึ้นอยู่กับวิธีการตรวจสอบแบบคงที่การแทรกแซงด้วยตนเองและกระแสข้อมูลที่แยกต่างหากที่จัดการโดยเครื่องมือ EDA ที่แตกต่างกัน วิธีการที่แยกต่างหากนี้อาจนําไปสู่ความเสียหายเช่นความสามารถในการนํากลับมาใช้ใหม่ของข้อมูลการออกแบบที่ จํากัด ความเสี่ยงในการล้มเหลวในขั้นตอนปลาย นอกจากนี้เนื่องจากการออกแบบชิปรวมฟังก์ชั่นหลายอย่างเช่น RF, Analog, Digital และ การจัดการพลังงานชุดข้อมูลที่ไม่ซ้ํากันจะถูกสร้างขึ้นโดยแต่ละโดเมนซึ่งต้องสอดคล้องกันเพื่อการวิเคราะห์ที่สอดคล้องกัน ความซับซ้อนนี้ทําให้เป็นสิ่งสําคัญอย่างยิ่งที่จะใช้วิธีการที่สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ทําลายซิโลข้อมูลและให้การตัดสินใจที่ราบรื่นทั่วท่อการออกแบบและการผลิต “ในกรณีที่ไม่มีกรอบข้อมูลและระบบอัตโนมัติแบบบูรณาการทีมงานออกแบบถูกบังคับที่จะนําไปสู่ความซับซ้อนที่เติบโตอย่างต่อเนื่องโดยเสี่ยงข้อผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายและรอบการออกแบบที่ยืดหยุ่น ไม่เพียงพอที่จะพึ่งพาการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องอีกต่อไป เราต้องการการเปลี่ยนแปลง paradigm ที่รวม AI และวิศวกรรมข้อมูลเพื่อการออกแบบอัจฉริยะและสามารถปรับขนาดได้” Nandan มุ่งเน้น Data-Driven and AI-Augmented Design Optimization   โซลูชันที่นําเสนอโดย Nandan มุ่งเน้นไปที่การวิศวกรรมข้อมูลแบบครบวงจรและท่อเทียมอัจฉริยะแบบครบวงจร วิธีนี้ตอบสนองความกังวลที่เกี่ยวข้องกับความแตกหักของข้อมูลขีดข่วนแบบมือและความสามารถในการตีความที่ จํากัด โครงสร้างวิศวกรรมข้อมูลระบบ: กลยุทธ์นี้ใช้สถาปัตยกรรมท่อข้อมูลที่สามารถปรับตัวได้ซึ่งสามารถดําเนินการเก็บรวบรวมข้อมูลระบบและ preprocessing จากขั้นตอนการออกแบบการจําลองและการทดสอบมาตรฐานรูปแบบข้อมูลที่แตกต่างกันเพื่อให้มั่นใจถึงความเข้ากันได้ระหว่างเครื่องมือการออกแบบการเพิ่มข้อมูลแบบไดนามิกและการอัปเดตในเวลาจริง กรอบนี้ช่วยให้มั่นใจว่าไม่มีข้อมูลการออกแบบที่สําคัญจะถูกทิ้งไว้โดยการสร้างพื้นฐานที่มุ่งเน้นข้อมูล มันสร้างชุดข้อมูลแบบครบวงจรที่ให้อาหารการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผ่านการบูรณาการของโมเดลวงจรสถิติ metadata การออกแบบและบันทึกประสิทธิภาพ AI-Augmented Design Automation: รวมถึงอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบ Supervised, semi-supervised และ reinforcement รุ่น AI จะถูกนํามาใช้เพื่อคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงผลผลิตและเพิ่มประสิทธิภาพการวางแผนสร้างรูปแบบการทดสอบแบบปรับตัวเพื่อการครอบคลุมข้อบกพร่องที่ครอบคลุมและอัตโนมัติการสังเคราะห์การวางตําแหน่งและการตัดสินใจการนําทางเพื่อลดการแทรกแซงด้วยตนเองและเวลาการหมุนเวียน “ AI ไม่เพียง แต่อัตโนมัติงานประจําวัน แต่ยังช่วยให้การสํารวจพื้นที่การออกแบบที่กว้างขวางอย่างชาญฉลาดเร่งการตัดสินใจและเพิ่มความแม่นยํา” Nandan กล่าวว่า “โมเดลของเราเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์และในเวลาจริงช่วยให้การเพิ่มประสิทธิภาพแบบปรับตัวตามความต้องการในการออกแบบพัฒนาขึ้น” Key Features and Innovations ด้วยคุณสมบัติที่เป็นนวัตกรรมหลายรูปแบบกรอบแบบบูรณาการของ Nandan ไม่เพียง แต่แก้ไขข้อบกพร่องที่มีอยู่ แต่ยังเปิดระดับการออกแบบและการผลิตที่ยอดเยี่ยม การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่: กรอบนี้ใช้การรวบรวมข้อมูลขั้นสูงอัลกอริทึมการบีบอัดและเทคนิคการตัดเพื่อขจัดข้อมูลที่จําเป็นในขณะที่ลดการจัดเก็บข้อมูลอย่างน้อยที่สุด มันช่วยให้การค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลการออกแบบที่รวดเร็วขึ้นการนําเสนอข้อมูลแบบ cross-project และการเก็บข้อมูลที่ปรับตัวได้โดยการนําไปใช้เกณฑ์ข้อมูลแบบไดนามิกและแท็กอัจฉริยะ การบูรณาการอัจฉริยะอัจฉริยะหลายชั้น: กรอบช่วยให้โมเดลอัจฉริยะอัจฉริยะอัจฉริยะสามารถเรียนรู้และกระทําได้ตลอดขั้นตอนการวางแผนวงจรและขั้นตอนการผลิต ซึ่งรวมถึงโมเดลการสังเคราะห์เชิงตรรกะที่ปรับตัวซึ่งปรับปรุงกลยุทธ์การวางตําแหน่งและเส้นทางในเวลาจริงอัลกอริทึมการคาดการณ์ปัญหาที่มีผลกระทบต่อผลผลิตตามข้อมูลในขั้นตอนแรกและระบบการจัดอันดับข้อบกพร่องที่ใช้การเรียนรู้ด้วยเครื่องช่วยเพิ่มการครอบคลุมข้อบกพร่องและลดผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง การสนับสนุนการตัดสินใจและอัตโนมัติแบบเรียลไทม์: กรอบใช้เครื่องมือการสรุปแบบเรียลไทม์และท่อข้อมูลสตรีมเพื่อให้การตอบสนองทันทีในระหว่างการซ้ําการออกแบบ การนวัตกรรมหลักบางอย่างรวมถึงการกําหนดค่าใหม่แบบไดนามิกการตรวจจับความผิดปกติแบบบูรณาการและความสามารถในการกู้คืนข้อผิดพลาดอัตโนมัติและการเรียกคืน ความสามารถในการตีความและการอธิบายที่เพิ่มขึ้น: กรอบรวมรูปแบบ AI ที่สามารถตีความได้ซึ่งสามารถสร้างคําอธิบายที่สามารถอ่านได้จากมนุษย์ได้ โครงสร้างพื้นฐานที่สามารถปรับขนาดได้สําหรับนวัตกรรมในอนาคต: โครงสร้างยังสนับสนุนการขยายตัวในอนาคตเช่นการบูรณาการของระบบคํานวณควันต์และสถาปัตยกรรมประสาทประสาทประสาทที่สามารถเข้าถึงการบูรณาการที่แตกต่างกันและการออกแบบที่ขึ้นอยู่กับชิปและการสอดคล้องกับมาตรฐานที่เกิดขึ้นสําหรับแอปพลิเคชันที่มีพลังงานต่ําและมีความน่าเชื่อถือสูง Future Possibilities  โซ กรอบวิศวกรรม AI-data ที่รวม โครงสร้างอัตโนมัติที่นําเสนอโดย Nandan เสนอแผนภูมิการออกแบบที่สามารถปรับขนาดได้สําหรับนวัตกรรมในอนาคต วิสัยทัศน์ของเขาสําหรับอนาคตเน้นกรอบอัตโนมัติที่สามารถปรับขนาดได้สําหรับรูปแบบการออกแบบที่พัฒนาขึ้นกรอบอัตโนมัติที่สามารถปรับขนาดได้สําหรับรูปแบบการออกแบบที่พัฒนาขึ้นและข้อพิจารณาทางจริยธรรมรวมถึงความสามารถในการอธิบายความเบี่ยงเบนและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในกระบวนการทํางานของกึ่งตัวนําที่เพิ่มขึ้นด้วย AI “ในทศวรรษถัดไปเราคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงจากกระบวนการทํางานที่แยกต่างหากและมุ่งเน้นไปที่เครื่องมือไปยังระบบนิเวศการออกแบบแบบครบวงจรที่สนับสนุน AI ที่ข้อมูลไหลได้อย่างอิสระการตัดสินใจจะอัตโนมัติและนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง” เขาสรุป “กรอบการทํางานแบบบูรณาการของเราไม่ได้เป็นเพียงการอัพเกรดเท่านั้น มันเป็นความคิดใหม่ของการออกแบบกึ่งนําสําหรับยุคของอัตโนมัติอัจฉริยะ”

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

เสียงนี้ผลิตในภาษาต้นฉบับของเรื่องราว!

Botlagunta Preethish Nandan เปิดตัวกรอบ AI-Powered สําหรับการออกแบบ Semiconductor รุ่นถัดไป

About Author

ความคิดเห็น

แขวนแท็ก

บทความนี้ถูกนำเสนอใน

Related Stories

The #blockchain Writing Contest by Aleph Cloud and HackerNoon: Results Announcement 🎉

การสร้างเนื้อหาที่แท้จริงในยุคของ AI: ทําไม startups ต้องการเนื้อหาที่มีคุณภาพ

Cyber Startup Pillar Security Raises $9M in Seed Funding to Defend AI with its Own Tech

วิธีการกลายเป็น Mr. Worldwide และรับบทความของคุณแปลเป็น 77 ภาษาที่แตกต่างกัน

The #blockchain Writing Contest by Aleph Cloud and HackerNoon: Results Announcement 🎉

การสร้างเนื้อหาที่แท้จริงในยุคของ AI: ทําไม startups ต้องการเนื้อหาที่มีคุณภาพ

Cyber Startup Pillar Security Raises $9M in Seed Funding to Defend AI with its Own Tech

วิธีการกลายเป็น Mr. Worldwide และรับบทความของคุณแปลเป็น 77 ภาษาที่แตกต่างกัน

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps