摩爾定律失效?芯片發(fā)展放緩,Ai或為撬動產(chǎn)業(yè)繼續(xù)發(fā)展的杠桿
這里面比較重要的是生產(chǎn)狀態(tài)的預(yù)測和智能調(diào)度。從一道工藝到下一道工藝,何如進行最合理的銜接,如果加入AI預(yù)測之后,可以極大的提升我們生產(chǎn)的效率。這個也是通過AI的調(diào)度規(guī)劃的算法,縮短自動化有效的預(yù)測時間。原來是以天為單位的,縮小到以小時甚至以分鐘為單位,這樣可以極大提升我們的生產(chǎn)效率。
另外在工藝研發(fā)上面,集成電路生產(chǎn)最怕缺陷,只要在研發(fā)當中出現(xiàn)一個缺陷,前面幾年的研發(fā)結(jié)果可能就白費了,因此控制缺陷是非常重要的一項工作。
但是現(xiàn)在的缺陷很多不是規(guī)律性產(chǎn)生的,因為集成電路到了納米尺度之后,很多缺陷是隨機的,我們怎么把這些隨機的缺陷抓出來?
我們要基于AI研發(fā)缺陷識別系統(tǒng),比如說在圖像傳感器已經(jīng)在工業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮了很好的作用。
集成電路制造是一代裝備、一代工藝、一代產(chǎn)品。現(xiàn)在的裝備也是越來越復(fù)雜,價值越來越高,我們怎么樣能夠把這些裝備運用好?
我們要加入到智能診斷、預(yù)警、性能提升上面,對裝備運行狀態(tài)的監(jiān)控、材料的超差、機器的預(yù)警,裝備產(chǎn)能怎么樣提升,原來一個小時刻兩百片,怎么樣提高到兩百五十片,建立一種自學(xué)習的能力,這也是AIFab里面非常重要的工作。

我們現(xiàn)在在發(fā)明一套技術(shù),能夠植入到工藝裝備里面的嵌入式的智能控制技術(shù),包括光刻機,通過AI算法的植入,使得這些機器在原來自動化上面具備自我學(xué)習、自我診斷的能力,是在生產(chǎn)線上利用的效果更好,最后形成真正把我們一個制造生產(chǎn)線從自動化進步到是一條聰明的生產(chǎn)線。
AIFab 有可能是解決我們目前將要碰到的 AI 和芯片制造技術(shù)創(chuàng)新耦合的一個重要手段。因此,我們也秉承開放、創(chuàng)新、合作的企業(yè)精神,歡迎廣大的 AIFab 和華虹一塊共同推動 AIFab的落地與發(fā)展。

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