एआई सेमिकंडक्टर फैब्रिकेशन प्लांटों के काम करने के तरीके को बदल रहा है और इंजीनियर इसके कारण तेजी से काम कर रहे हैं
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अर्धचालक उद्योग एआई-परिभाषित फैब्स के adoption से बदलाव का सामना कर रहा है, जो इंजीनियरिंग दक्षता को बढ़ाने के लिए तेज़ सिम्युलेशन, सीखी गई भौतिकी मॉडल्स और एआई एजेंट्स का उपयोग करते हैं। चिप निर्माण प्रक्रियाएं अधिक जटिल होती जा रही हैं और त्रुटियों के लिए अंतर कम हो रहा है, जिससे समय पर निर्णय लेने के लिए पारंपरिक भौतिक प्रयोग धीमे और महंगे साबित हो रहे हैं। NVIDIA की cuDSS और PhysicsNeMo जैसी तकनीकों ने बहु-भौतिक गणनाओं के लिए सिम्युलेशन समय में काफी कमी की है, जिससे इंजीनियर भौतिक परीक्षणों के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले अधिक विकल्पों का मूल्यांकन कर सकते हैं। Applied Materials और Siemens जैसे कंपनियां इन उपकरणों का उपयोग परमाणु-स्तर की खोज और कंप्यूटेशनल लिथोग्राफी को 10x से 35x तक कारकों द्वारा तेज़ करने के लिए कर रही हैं। सिम्युलेशन से परे, एआई एजेंट परीक्षण वातावरण में मॉडल चयन जैसे दिनचर्या कार्यों को स्वचालित करके प्रतिक्रिया समय को घंटों से मिनटों में कम कर देते हैं। NVIDIA Omniverse जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर बना डिजिटल ट्विन्स टीमों को पूरी फैब लेआउट और सामग्री प्रवाह का आभासी रूप से सिम्युलेट करने, उत्पादन लाइनों को जोखिम में डाले बिना बॉटलनेक्स की पहचान करने और रणनीतियों की पुष्टि करने की अनुमति देते हैं। यह एकीकृत दृष्टिकोण एक जुड़ी हुई लूप बनाता है जहां उत्पादन डेटा मॉडल्स को सूचित करता है, जो फिर चिप जीवनचक्र भर में इंजीनियरों को तेज़ और अधिक सटीक निर्णयों की ओर मार्गदर्शित करते हैं।
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