Штучний інтелект прискорює проєктування та виробництво мікрочипів
Штучний інтелект застосовують на різних етапах створення мікрочипів — від проєктування й моделювання до виробництва та пошуку дефектів. Про це в інтерв’ю IEEE Spectrum розповіла старша менеджерка продукту платформи MATLAB компанії MathWorks Гезер Горр.
За її словами, алгоритми можуть виявляти аномалії та допомагати зменшувати наслідки збоїв у виробничому процесі. Аналіз історичних даних також дає змогу шукати ймовірні причини затримок у виготовленні продукції, зокрема незапланованих простоїв.
Одним із ключових напрямів є використання моделей-замінників фізичних моделей. Традиційне фізичне моделювання потребує значних обчислювальних ресурсів, тоді як спрощена модель, навчена на даних, може швидше виконувати оптимізацію, перевірку параметрів і симуляції методом Монте-Карло.
Горр порівняла такий підхід із цифровим двійником: інженери поєднують модель фізичної системи та експериментальні дані, щоб змінювати параметри, перевіряти різні сценарії й обирати кращий варіант конструкції. Це дає змогу проводити більше тестів до запуску фактичного виробництва, що може зменшити витрати на етапах розроблення й експериментів.
Водночас моделі на основі ШІ, за оцінкою представниці MathWorks, зазвичай поступаються фізичним моделям у точності. Для їхньої побудови потрібно зібрати та поєднати дані з різних сенсорів і від різних команд, а також врахувати взаємодію всіх складових складної системи проєктування та виготовлення чипів.
ШІ може бути корисним не лише для прогнозування, а й для пошуку закономірностей у великих масивах даних, які людина могла не помітити. Це особливо актуально для високочастотних даних від багатьох датчиків, де важливими є синхронізація та повторна дискретизація сигналів, а також аналіз у частотній області.
На думку Горр, перед застосуванням алгоритмів командам варто чітко визначати проблему, яку вони прагнуть розв’язати, документувати й тестувати окремі компоненти системи та забезпечувати зрозумілу передачу результатів між учасниками процесу. Вона вважає, що автоматизація може вивільнити фахівців для складніших завдань, однак ухвалення рішень має залишатися за людьми. Для майбутнього галузі важливими будуть інтерпретованість моделей, обмін інформацією та залучення працівників із різним рівнем технічної підготовки.
- Останні
- Популярні
Новини по днях
3 жовтня 2026
