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本帖最后由 Blackburnian 于 2023-4-25 12:27 编辑
因为人工智能的广泛普及, 生产效率将大增而成本大降, 未来2-3年内, 世界或将走向长期通缩和超低利率的时代。
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研究人员表示，混合方法可以缩短半导体制造过程的开发时间并降低成本。
人工智能（AI）正在被用于许多制造过程，但它对关键过程─半导体制造的潜在影响是什么？Lam Research Corp.在一项新研究中探讨了在芯片制造的过程开发中使用人工智能（AI）的潜力。
这项最近发表在《自然》杂志上的研究旨在探索降低开发成本和加速创新的速度，以满足对下一代芯片的不断增长需求。该研究发现，“人工先、计算机后”的方法可以比今天的半导体制造方法更快地达到过程工程目标，并且成本减半。
在这项研究中，Lam的研究人员让优秀的过程工程师与启用人工智能的计算机算法进行了竞争。
在当前的半导体制造中，对于每个芯片或晶体管设计，工程师需要创建详细的程序系列，概述每个过程步骤所需的特定参数和排列组合。在硅晶圆上建造这些纳米级设备需要数百个步骤。过程步骤通常包括多次将薄层材料沉积到硅晶圆上，并以原子级精度蚀刻多余的材料。目前，这个半导体制造开发的关键阶段是由人类工程师完成的，主要是依靠他们的直觉和“试错”的方法。每个芯片的独特参数使得过程开发费时费力且昂贵。
在Lam的研究中，机器和人类参与者竞争，以最低成本创建定向过程半导体制造开发程序，考虑与测试批次、计量学和间接费用相关的各种因素。研究得出的结论是，虽然人类擅长解决具有挑战性和创新性的问题，但混合的“人工先，计算机后”的策略可以帮助解决过程开发中乏味的方面，并最终加速半导体制造的过程工程创新。
整合人工智能
“我们的研究表明，虽然工程人才对创新仍然至关重要，但通过在适当的阶段和使用正确的数据整合人工智能，可以将工艺工程成本降低50％，” Lam Research的首席执行官创新生态系统的执行副总裁兼战略顾问兼研究的联合作者Rick Gottscho表示。“该研究提供了一个指导性方法，将人类领导的工程技能与数据科学和机器提供的最佳结合，以创造比单独任何一种更好的组合。如果实现，这种混合方法可以为该行业节省大量资金和工程时间。”
Lam现在正在将该研究的关键经验教训纳入其半导体制造的开发操作中。Lam的研究提供了初步的指导，说明如何成功地将人类知识、技能和经验与人工智能的能力相结合，以快速评估工艺工程中的众多可能组合。
https://www.designnews.com/elect ... uctor-manufacturing
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更新完毕 2018 圣诞日本之轻井泽-长野-小布施-松本-镰仓-东京 (2019-1-16) ailsalu 
发表于 2023-4-25 07:57
