Yapay zeka, yarı iletken üretimini dönüştürüyor ve mühendislerin daha hızlı hareket etmesini sağlıyor.
Artan İleri Düzey Yarı İletken Talebi
İleri düzey çipler için talep artarken, bu çiplerin üretim süreçleri de giderek karmaşıklaşıyor. Hatalar için pay bırakmayan bu süreçlerde mühendislerin, bir işlem değişikliğinin nasıl davranacağını anlaması, yeni bir adımla bir malzemenin nasıl etkileşeceğini öngörmesi ve bir hatanın kök nedenine nasıl geri döneceğini analiz etmesi kritik öneme sahip. Ancak bu analizler günler alabiliyor.
Fiziksel deneyler, yarı iletken üretim hatlarında yavaş ve maliyetli. Yanlış bir kararın ise gerçek sonuçları olabiliyor.
Hızlandırılmış Hesaplama ile Simülasyon Süreleri Kısalıyor
Yapay zeka, yarı iletken üretimini dönüştürerek mühendislerin neler yapabileceğini ve ne kadar hızlı hareket edebileceğini etkiliyor. Hızlandırılmış hesaplama, mühendislerin fiziksel denemelere geçmeden önce daha fazla alternatifi değerlendirmesine olanak tanıyor.
COMSOL, NVIDIA cuDSS kütüphanesini kullanarak çok fizikli simülasyonları yarı iletken üretimi için %10’a kadar hızlandırıyor. Bu da mühendislerin ekipman ve süreçleri optimize etmesine, alternatifleri karşılaştırmasına ve hangi değişiklikleri fiziksel olarak test edeceklerine karar vermesine yardımcı oluyor.
Yapay Zeka ile Süreç Davranışını Tahmin Etmek
Yapay zeka, fizik temelli olarak eğitildiğinde, her seferinde tam bir simülasyon yapmadan malzemelerin ve süreçlerin nasıl davranacağını tahmin edebiliyor. Plasma gibi karmaşık hesaplamalarda bu durum daha belirgin hale geliyor. NVIDIA PhysicsNeMo, plazma tahmin simülasyon süresini günlerden milisaniyelere düşürerek mühendislerin maliyetli simülasyon sürelerini kısaltmalarına yardımcı oluyor.
Lam Research, NanoVDB’yi SEMulator3D isimli gelişmiş yarı iletken süreç modelleme platformuna entegre etmeyi planlıyor. NanoVDB’nin eklenmesi, belirli wafer-etch modellemelerini %30’a kadar hızlandırması bekleniyor.
Dijital İkizler ile Denemeler Yapmak
Dijital ikizler, ekipman konfigürasyonlarını, düzenlerini ve süreç değişikliklerini sanal bir ortamda simüle etme imkanı sunarak fiziksel denemelere geçmeden önce test etmeyi sağlıyor. Bu, deneyim maliyetlerini azaltıyor ve yanlış bir değişikliğin riskini düşürüyor.
Applied Materials, NVIDIA Omniverse kütüphanelerini kullanarak tüm fabrikaların fiziksel olarak doğru dijital ikizlerini oluşturuyor. Takımlar, malzeme hareketini simüle edebilir, darboğazları tespit edebilir ve düzen ile işletim stratejilerini değerlendirebilir.
Bağlantılı Döngü ile Üretim Süreçlerini Geliştirmek
Yarı iletken üretiminin geleceği, bu yetenekleri birleştirmekte yatıyor: üretim verilerini modele dahil etmek ve modelleri değişiklikleri değerlendirmek için kullanmak. Bu bulgular mühendislerin üretim kararlarını almasına yardımcı oluyor.
AI tanımlı fabrika, AI’nın her üretim döngüsünden öğrenmeyi ve bu bilgiyi daha hızlı bir şekilde eyleme dönüştürmeyi sağladığı bir üretim ortamı sunuyor.
