ИИ революционизирует производство полупроводников с помощью ускоренных симуляций и интеллектуального контроля процессов

Tendela Briefing · 3 Nov 2026 · 17:00 UTC

Image: NVIDIA · Source

Технологии ИИ трансформируют фабрики полупроводников, ускоряя симуляции, прогнозируя поведение процессов, автоматизируя инженерные рабочие процессы и создавая цифровые двойники, помогая инженерам быстрее и точнее оптимизировать сложные процессы производства микросхем.

Постоянно растущий спрос на передовые полупроводниковые микросхемы требует более сложных производственных процессов, где даже незначительные ошибки могут существенно повлиять на выход продукции и её качество. Инженеры сталкиваются с трудной задачей понимания того, как изменения в процессах и взаимодействия материалов влияют на конечные результаты, часто полагаясь на трудоемкие физические эксперименты и симуляции.

Искусственный интеллект (ИИ) теперь играет ключевую роль в преобразовании производства полупроводников. Используя ускоренные вычисления, ИИ значительно сокращает время симуляций. Это ускоряет не только отдельные вычисления, но и расширяет спектр вариантов, которые инженеры могут оценить перед проведением физических испытаний. Например, мультифизические симуляции, включающие теплопередачу, электрические эффекты и механические напряжения — критически важные для оптимизации оборудования и процессов — выполняются до 10 раз быстрее с использованием библиотеки cuDSS компании NVIDIA, отмечает COMSOL.

Сотрудничество между NVIDIA и такими компаниями, как Applied Materials, дополнительно улучшает открытие материалов на атомном уровне и разработку процессов. Мультифизические платформы Ginestra и ACE+ от Applied, интегрированные с технологиями NVIDIA, достигают ускорений в 10 раз и 35 раз соответственно по сравнению с методами на базе CPU. Тем временем Siemens интегрирует cuLitho от NVIDIA в свое программное обеспечение для литографии Calibre, ускоряя задачи вычислительной литографии до 17 раз, что расширяет объем предпроизводственной проверки образцов схем, доступной инженерам.

Помимо ускорения симуляций, обученные на принципах физики системы ИИ могут прогнозировать сложное поведение процессов без необходимости каждый раз запускать полные симуляции. Lam Research демонстрирует это на моделировании поведения плазмы — вычислительно интенсивной задаче — прогнозируя результаты за миллисекунды вместо нескольких дней с использованием фреймворка PhysicsNeMo от NVIDIA.

ИИ также оптимизирует рабочие процессы между инженерными решениями. Сложные задачи, такие как выбор подходящих моделей ИИ для конкретных задач, ранее занимавшие часы ручной работы, теперь автоматизированы и сокращены до минут с помощью агентов ИИ NeMo Switchyard от NVIDIA, как это использует Advantest.

Кроме того, цифровые двойники — виртуальные копии фабрик — позволяют командам тестировать конфигурации оборудования, потоки материалов и изменения процессов без дорогих физических испытаний. Applied Materials применяет NVIDIA Omniverse для создания высокоточных моделей цифровых двойников, позволяя проводить комплексные симуляции на уровне всей фабрики для выявления узких мест и оптимизации расположения.

Интеграция этих возможностей, управляемых ИИ, в «фабрику, определяемую ИИ», представляет будущее производства полупроводников. Это обеспечивает замкнутый цикл, в котором производственные данные постоянно совершенствуют предиктивные модели, которые, в свою очередь, информируют инженерные решения на более ранних этапах, повышая выходы, качество и производительность. В целом ИИ дает инженерам возможность работать быстрее и принимать более обоснованные решения на протяжении всего жизненного цикла производства полупроводников, решая задачи, вызванные все более сложными производственными процессами.