泛林集團(tuán)(Nasdaq: LRCX)新近研究了在芯片制造的工藝開發(fā)中應(yīng)用人工智能(AI)的潛力。芯片制造工藝開發(fā)對于世界上每一個新的先進(jìn)半導(dǎo)體的大規(guī)模生產(chǎn)都必不可少，現(xiàn)在仍以人工驅(qū)動。專家表示，隨著半導(dǎo)體市場朝著 2030 年年銷售1萬億美元的規(guī)模發(fā)展[1]，最近發(fā)表在Nature雜志上的這項研究發(fā)現(xiàn)了契機，以解決該行業(yè)面臨的兩個巨大挑戰(zhàn)：降低開發(fā)成本和加快創(chuàng)新步伐，以滿足對下一代芯片日益增長的需求。該研究發(fā)現(xiàn)，與今天的方法相比，“先人后機”的方法可以大幅加快工藝工程目標(biāo)的實現(xiàn)，而且成本只有一半。

泛林集團(tuán)總裁兼首席執(zhí)行官Tim Archer表示：

“我們需要在創(chuàng)新方面采取新的方法，使該行業(yè)能夠快速實現(xiàn)微縮，以滿足數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界對下一代芯片不斷變化的需求。泛林集團(tuán)在Nature雜志上發(fā)表的研究中強調(diào)，優(yōu)秀工程師和機器在工藝工程方面能夠進(jìn)行更深入的合作，對我們的客戶和整個行業(yè)來說都是顛覆性的。這項研究證明了泛林集團(tuán)40多年的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位和半導(dǎo)體制造創(chuàng)新的傳統(tǒng)。祝賀泛林的團(tuán)隊完成這項激動人心的工作?！?/p>

下一代芯片的復(fù)雜性不斷提升，使工藝開發(fā)愈發(fā)具有挑戰(zhàn)性、且成本更高。為了尋求一種更有效的方法，泛林集團(tuán)的研究人員在研究中讓優(yōu)秀的工藝工程師與采用AI的計算機算法進(jìn)行正面交鋒。

為了制造所設(shè)計的每一塊芯片或晶體管，經(jīng)驗豐富且技能嫻熟的工程師們必須先創(chuàng)建一個專門的工藝配方，概述每個工藝步驟所需的具體參數(shù)和排列組合。在硅晶圓上構(gòu)建這些納米級的器件需要數(shù)百個步驟，通常包括在硅晶圓上多次沉積薄層材料和以原子級精度刻蝕掉多余材料。目前，半導(dǎo)體開發(fā)的這一重要階段主要由人類工程師利用他們的直覺和“試錯”完成。由于每個工藝配方對芯片設(shè)計來說都是獨一無二的，而且有超過100萬億個可能的選項需要納入考慮，因此工藝開發(fā)往往費力、費時且成本很高，實現(xiàn)下一個技術(shù)突破所需的時間越來越長。

在泛林集團(tuán)的研究中，機器和人類參與者競相以最低的成本創(chuàng)造一個有針對性的工藝開發(fā)配方，權(quán)衡與測試批次、計量和管理費用相關(guān)的各種因素。該研究得出的結(jié)論是，雖然人類在解決具有挑戰(zhàn)性和突破性的問題方面表現(xiàn)出色，但“先人后機”的混合戰(zhàn)略可以幫助解決工藝開發(fā)的繁瑣問題，并最終加快工藝工程的創(chuàng)新。

泛林集團(tuán)執(zhí)行副總裁兼負(fù)責(zé)半導(dǎo)體生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)新的首席執(zhí)行官戰(zhàn)略顧問

Rick Gottscho表示：

“盡管工藝工程的等離子體物理學(xué)對每一塊芯片的誕生都至關(guān)重要，但幾十年來它一直扎根于Thomas Edison使用的同樣的科學(xué)方法：試錯。我們的研究表明，雖然工程人才對創(chuàng)新仍然至關(guān)重要，但通過在合適的階段整合AI并使用合適的數(shù)據(jù)，工藝工程成本可以減少 50%。該研究提供了一個規(guī)范的方法，將人類主導(dǎo)的工程和數(shù)據(jù)科學(xué)和機器所能提供的最好的部分結(jié)合起來，創(chuàng)造一個表現(xiàn)優(yōu)于任何一個單獨因素的組合。如果得以實現(xiàn)，這種混合方法可以為行業(yè)節(jié)省大量的資金和工程時間。”

目前，泛林集團(tuán)正在將該研究的主要成果納入其工藝開發(fā)。關(guān)于如何成功地將人類的知識、技能和經(jīng)驗與AI結(jié)合起來，以快速評估工藝工程中眾多可能的組合，泛林集團(tuán)的研究提供了初步指導(dǎo)。

之前擔(dān)任過工藝工程師的泛林集團(tuán)資深技術(shù)總監(jiān)、研究論文的主要作者Keren Kanarik說道：“利用AI補充工程專業(yè)知識來使用‘先人后機’，減輕了工程師在設(shè)計方面的繁瑣和費力，使他們能夠?qū)Ｗ⒂陂_發(fā)的創(chuàng)新，探索可能因資源或成本而無法實現(xiàn)的創(chuàng)新。雖然AI在工藝工程中的應(yīng)用仍處于起步階段，在可預(yù)見的未來，人類的專業(yè)知識和領(lǐng)域知識是必不可少的，但是這些結(jié)果為我們指出了一條從根本上改變制造芯片工藝開發(fā)方式的道路?！?/p>

審核編輯 ：李倩