Tehisintellekt revolutsioneerib pooljuhitootmist kiiremate simulatsioonide ja nutikama protsessikontrolliga

Pilt: NVIDIA · Allikas

Tehisintellekti tehnoloogiad muudavad pooljuhtide tootmistehaseid, kiirendades simulatsioone, ennustades protsesside käitumist, automatiseerides inseneride töövooge ja võimaldades digitaalseid düsse, aidates inseneridel keerukaid kiipide valmistamise protsesse optimeerida kiiremini ja täpsemalt.

Kasvav nõudlus täiustatud pooljuhtkiipide järele vajab keerukamaid tootmisprotsesse, kus isegi väikesed vead võivad oluliselt mõjutada tootlikkust ja toodete kvaliteeti. Insenerid seisavad silmitsi väljakutsega mõista, kuidas protsessi muudatused ja materjalide omavahelised mõjud kogu tulemust mõjutavad, tuginedes tihti aeganõudvatele füüsilistele katsetele ja simulatsioonidele.

Tehisintellekt (TI) mängib praegu keskset rolli pooljuhitootmise ümberkujundamisel. Kiirendatud arvutusvõimsust rakendades lühendab TI märkimisväärselt simulatsioonide aega. See mitte ainult ei kiirenda üksikuid arvutusi, vaid laiendab ka inseneride poolt enne füüsiliste katsete alustamist hinnatavate alternatiivide valikut. Näiteks mitmefüüsikalised simulatsioonid, mis hõlmavad soojusülekannet, elektrilisi efekte ja mehaanilisi pingeid — mis on olulised seadmete ja protsesside optimeerimiseks — töötavad NVIDIA cuDSS raamatukogu abil kuni 10 korda kiiremini, tuletab COMSOL meelde.

Koostöö NVIDIA ja ettevõtetega nagu Applied Materials täiustab veelgi aatomiskaala materjalide avastamist ja protsesside arendust. Appliedi Ginestra ja ACE+ mitmefüüsika platvormid, mis on integreeritud NVIDIA tehnoloogiatega, saavutavad vastavalt kuni 10x ja 35x kiirenduse võrreldes protsessoripõhiste meetoditega. Vahepeal integreerib Siemens NVIDIA cuLitho oma Calibre litograafiatarkvarasse, kiirendades arvutuslikku litograafiat kuni 17 korda, laiendades eeltootmise kontrolli inseneride võimekust trükimustrite puhul.

Lisaks simulatsioonide kiirendamisele suudavad TI süsteemid, mis on treenitud füüsikapõhimõtetel, ennustada keerukaid protsessikäitumisi ilma igakordsete täielike simulatsioonideta. Lam Research näitab seda plasmakäitumise modelleerimise näitel — arvutuslikult nõudlik ülesanne — mis suudab tulemusi ennustada millisekunditega, mitte päevadega, kasutades NVIDIA PhysicsNeMo raamistikku.

TI lihtsustab ka insenerlike otsuste töövoogu. Keerulised valikud, nagu sobivate TI mudelite valik konkreetseteks ülesanneteks, mis varem võtsid käsitsi tunde, on nüüd automatiseeritud ja vähendatud minutitesse NVIDIA NeMo Switchyard AI agentide abil, nagu kasutab Advantest.

Edasi võimaldavad digitaalsed düsid — tehase virtuaalsed koopiad — meeskondadel testida seadmete konfiguratsioone, materjalide voogu ja protsessimuudatusi ilma kallite füüsiliste katseteta. Applied Materials kasutab NVIDIA Omniverse’i, et luua väga täpseid digitaalseid düse, võimaldades kogu tehase ulatuses põhjalikke simulatsioone kitsaskohtade tuvastamiseks ja töökorralduse optimeerimiseks.

Nende TI-põhiste võimekuste integreerimine „tehisintellektiga määratud tehasesse“ kujutab endast pooljuhitootmise tulevikku. See võimaldab ühendatud ringi, kus tootmisandmed pidevalt täiustavad ennustavaid mudeleid, mis omakorda suunavad inseneride otsuseid varasemas staadiumis, parandades saagikust, kvaliteeti ja läbivoolu. Üldiselt annab TI inseneridele võimaluse töötada kiiremini ja teha paremaid informeeritud otsuseid kogu pooljuhitootmise elutsükli vältel, vastates aina keerukamatele tootmisprotsessidele.

▶ AI Is Changing How Semiconductor Fabs Work — and Engineers Are Moving Faster Because of It — Vaata videot ↗