Yapay zeka, yarı iletken üretim süreçlerini hızlandırarak mühendislerin karar alma süreçlerini kolaylaştırıyor.
Artan Talep ve Karmaşık Süreçler
Gelişmiş çiplere olan talep artarken, bu çiplerin üretim süreçleri de giderek karmaşık hale geliyor. Mühendisler için, bir süreç değişikliğinin nasıl etkileyeceğini, yeni bir adımda malzemenin nasıl etkileşimde bulunacağını ve bir hatanın kök nedenine nasıl geri döneceğini anlamak kritik ve zorlayıcı adımlar olarak öne çıkıyor. Bu tür analizler günler alabiliyor ve fiziksel deneyler hem yavaş hem de maliyetli olabiliyor.
Yapay Zeka ile Hızlanan Üretim Süreçleri
Yapay zeka, yarı iletken üretimini dönüştürüyor ve mühendislerin hem ne yapabileceğini hem de bunu ne kadar hızlı yapabileceğini etkiliyor. Hızlandırılmış hesaplama, mühendislerin fiziksel denemelere geçmeden önce daha fazla alternatif değerlendirmesine olanak tanıyor. Fizik tabanlı yapay zeka, mühendislerin her seferinde tam bir simülasyon yürütmeden süreç davranışını tahmin etmelerine yardımcı oluyor.
Simülasyon Sürelerinin Kısalması
Hızlandırılmış hesaplama, bireysel hesaplamaları hızlandırmanın ötesine geçerek, mühendislerin hangi alternatifleri test edebileceğini de değiştiriyor. Çok fiziksel simülasyonlar, ısı transferi, elektriksel davranış ve mekanik stres gibi fiziksel etkiler arasındaki etkileşimleri modelliyor. NVIDIA’nın cuDSS kütüphanesini kullanan COMSOL, yarı iletken üretimi için bu tür simülasyonları %10 daha hızlı hale getiriyor. Bu, mühendislerin ekipman ve süreçleri optimize etmesine, alternatifleri karşılaştırmasına ve hangi değişikliklerin fiziksel olarak test edileceğine karar vermesine yardımcı oluyor.
Plazma Davranışının Öngörülmesi
AI, fizik üzerine eğitildiğinde, malzemelerin ve süreçlerin nasıl davranacağını tahmin edebilir. Örneğin, yarı iletken aşındırma süreçlerinde kullanılan elektrikle yüklenmiş gaz olan plazmanın davranışının modellenmesi, elektriksel, kimyasal ve termal süreçlerin etkileşimini yakalamak için karmaşık denklemlerin çözümünü gerektiriyor. NVIDIA PhysicsNeMo, plazma tahmini simülasyon süresini günlerden milisaniyelere kadar azaltabiliyor.
Dijital İkizlerle Deneylerin Gerçekleştirilmesi
Dijital ikizler, ekipman konfigürasyonlarını, düzenleri ve süreç değişikliklerini sanal bir ortamda simüle etme imkanı sunarak fiziksel denemelere geçmeden önce test edilmesini sağlıyor. Bu, özellikle fabrika süreçleri karmaşıklaştıkça ve yanlış bir değişikliğin sonuçları daha ciddi hale geldikçe deney maliyetlerini azaltıyor. Applied Materials, NVIDIA Omniverse kütüphanelerini kullanarak tüm fabrikaların fiziksel olarak doğru dijital ikizlerini inşa ediyor.
Bağlantılı Dönüşüm
Yarı iletken üretiminin geleceği, bu yeteneklerin birleştirilmesinde yatıyor: üretim verilerini modelleri bilgilendirmek için kullanmak, modellerin değişiklikleri değerlendirmesine izin vermek ve ardından bu bulguları üretim kararları veren mühendislerle paylaşmak. Bu, AI tarafından tanımlanan fabrikanın vaadini oluşturuyor: AI’nın her üretim döngüsünden öğrenerek bu bilgileri daha hızlı bir şekilde uygulamasına olanak tanıyor.
