كيف سيغير منظمة العفو الدولية تصميم الرقاقة

نهاية قانون المستنقع قاب قوسين أو أدنى. يمكن للمهندسين والمصممين المساعدة فقط في تصغير الترانزستورات وحزم أكبر عدد ممكن منهم في الرقائق. لذلك أنت تتحول إلى مقاربات أخرى لتصميم الرقائق التي تتضمن تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي في هذه العملية.

Samsung ، على سبيل المثال ، يضيف منظمة العفو الدولية إلى رقائق ذاكرته لتمكين المعالجة في الذاكرة. هذا يوفر الطاقة ويسرع التعلم الآلي. عند الحديث عن السرعة ، ضاعفت رقاقة TPU V4 AI من Google أداء المعالجة مقارنةً بإصدارها السابق.

ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي هو أكثر واعدة وإمكانية لصناعة أشباه الموصلات. من أجل فهم أفضل لكيفية قيام KI بإحداث ثورة في تصميم الرقائق ، تحدثنا إلى Heather Gorr ، مدير المنتج الأول في Mathworks Mathwork.

كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي حاليًا لتصميم الجيل القادم من الرقائق؟

هيذر جور: AI هي تقنية مهمة لأنها تشارك في معظم أجزاء الدورة ، بما في ذلك عملية التصميم والتصنيع. هناك العديد من التطبيقات المهمة هنا ، حتى في هندسة العمليات العامة التي نريد فيها تحسين الأشياء. أعتقد أن اكتشاف العيوب هو واحد كبير في جميع مراحل العملية ، وخاصة في الإنتاج. ولكن حتى في عملية التصميم في المقدمة ، [AI now plays a significant role] عندما تقوم بتصميم الضوء والمستشعرات والمكونات المختلفة. هناك الكثير من التعرف على الشذوذ وخفض الأخطاء التي تريد أن تأخذها حقًا.

هيذر جورأعمال الرياضيات

إذا فكرت بعد ذلك في النمذجة اللوجستية التي تراها في كل صناعة ، فهناك دائمًا وقت تعطل مخطط له تريد تقليله. لكن لديهم أيضا أوقات عدم التخطيط. إذا نظرت إلى الوراء على هذه البيانات التاريخية عندما كانت لديك هذه اللحظات التي قد تستغرق وقتًا أطول قليلاً مما كنت تتوقع أن تكون قد صنعت شيئًا ما ، فيمكنك إلقاء نظرة على كل هذه البيانات واستخدام شيء ما في مراحل المعالجة والتصميم يمكن أن تحصل عليه خارج. غالبًا ما نعتبر الذكاء الاصطناعى أداة تنبؤ أو روبوت يقوم بشيء ما ، ولكن غالبًا ما تحصل على الكثير من البصيرة حول البيانات حول الذكاء الاصطناعي.

ما هي مزايا استخدام الذكاء الاصطناعي لتصميم الرقائق؟

جور: في الماضي ، رأينا الكثير من النمذجة المستندة إلى الفيزياء ، وهي عملية مكثفة للغاية. نود تنفيذ نموذج بترتيب مخفض ، حيث يمكننا أن نفعل شيئًا أرخص بدلاً من حل مثل هذا النموذج الحسابي والاسترداد. يمكنك إنشاء نموذج بديل لهذا النموذج الفعلي ، واستخدام البيانات ثم تنفيذ Swets الخاص بك ، والتحسينات الخاصة بك ومحاكاة Monte Carlo مع نموذج الاستبدال. هذا يتطلب الحساب أقل بكثير من حل المعادلات القائمة على الفيزياء مباشرة. نرى هذه الفائدة بعدة طرق ، بما في ذلك الكفاءة والاقتصاد ، والتي ستساعد نتائج التكرار السريع للتجارب والمحاكاة التي ستساعد حقًا في التصميم.

فهل هو توأم رقمي بمعنى؟

جور: بالضبط. هذا ما يفعله الناس حيث لديهم نموذج النظام المادي والبيانات التجريبية. ثم لديك فيما يتعلق بهذا النموذج الآخر الذي يمكنك تحسينه وضبطه وتجربة العديد من المعلمات والتجارب التي يمكن أن تمر بكل هذه المواقف المختلفة وتطوير تصميم أفضل في النهاية.

لذلك يصبح أكثر كفاءة ، وكما قلت ، أرخص؟

جور: نعم بالتأكيد. خاصة في التجارب ومراحل التصميم التي تجرب فيها أشياء مختلفة. من الواضح أن هذا سيحقق وفوراتًا كبيرة في التكاليف إذا قمت بالفعل بتصنيع وتنتج [the chips]. تريد محاكاة واختبار وتجربة قدر الإمكان دون إنشاء شيء بمساعدة تقنية العملية الفعلية.

تحدثنا عن المزايا. ماذا عن العيوب؟

جور: ال [AI-based experimental models] لا تميل إلى أن تكون على وجه التحديد نماذج تعتمد على الفيزياء. بالطبع ، هذا هو السبب في إجراء العديد من عمليات المحاكاة والمعلمات. ومع ذلك ، فهذه هي أيضًا ميزة أن لديك هذا التوأم الرقمي حيث يمكنك أخذ هذا في الاعتبار – لن يكون دقيقًا مثل هذا النموذج الدقيق الذي طورناه على مر السنين.

كل من تصميم الرقائق وإنتاجها كثيفة النظام. عليك أن تأخذ كل جزء صغير في الاعتبار. وهذا يمكن أن يكون تحديا حقا. إنها حالة قد يكون لديك فيها نماذج للتنبؤ بشيء وأجزاء مختلفة منه ، لكن لا يزال يتعين عليك الجمع بين كل شيء.

أحد الأشياء الأخرى التي يجب أن تفكر فيها هي أنك تحتاج إلى البيانات لإنشاء النماذج. يجب أن تضم بيانات من أجهزة استشعار مختلفة وأنواع مختلفة من الفرق ، لذلك يزيد هذا التحدي.

كيف يمكن للمهندسين استخدام الذكاء الاصطناعى لإعداد واستخراج رؤى من بيانات الأجهزة أو أجهزة الاستشعار؟

جور: نفكر دائمًا في استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ أو القيام بمهمة روبوت ، ولكن يمكنك تطوير أنماط مع الذكاء الاصطناعي ومعرفة الأشياء التي ربما لم تلاحظها. سيستخدم الأشخاص الذكاء الاصطناعي إذا كان لديهم بيانات عالية التردد من العديد من المستشعرات المختلفة ، وغالبًا ما يكون من المفيد فحص مجال التردد وأشياء مثل مزامنة البيانات أو إعادة تشكيلها. يمكن أن تكون هذه تحديًا حقًا إذا لم تكن متأكدًا من أين تبدأ.

أحد الأشياء التي أود قولها هو استخدام الأدوات المتاحة. هناك مجتمع كبير من الأشخاص الذين يعملون على هذه الأشياء ويمكنك العثور على العديد من الأمثلة [of applications and techniques] على Github أو Matlab Central ، حيث شارك الأشخاص أمثلة لطيفة ، حتى التطبيقات الصغيرة التي أنشأوها. أعتقد أن الكثير منا مدفونون في البيانات وأنا ببساطة لست متأكدًا مما يجب فعله به. لذا استخدم ما هو موجود بالفعل في المجتمع. يمكنك البحث ومعرفة ما هو منطقي بالنسبة لك وجلب التوازن بين معرفة المجال والمعرفة التي تتلقاها من الأدوات و AI.

ما الذي يجب على المهندسين والمصممين WH؟استخدام الذكاء الاصطناعي لتصميم الرقائق؟

جور: فكر في المشكلات التي تريد حلها أو النتائج التي قد ترغب في العثور عليها ومحاولة توضيح ذلك. النظر في جميع المكونات المختلفة وتوثيق واختبار كل من هذه الأجزاء المختلفة. انظر إلى جميع الأشخاص المشاركين وشرحهم وينفقونهم بطريقة منطقية للفريق بأكمله.

كيف تعتقد أن الذكاء الاصطناعي يؤثر على وظائف مصممي الرقائق؟

جور: سيكون هناك الكثير من رأس المال البشري لمزيد من المهام المتقدمة. مع الذكاء الاصطناعي ، يمكننا استخدام تقليل النفايات التي تحسن المواد لتحسين التصميم ، ولكن بعد ذلك لا يزال لديك هؤلاء الأشخاص عندما يتعلق الأمر بعمل القرار. أعتقد أنه مثال رائع على الأشخاص والتكنولوجيا الذين يعملون جنبًا إلى جنب. إنها أيضًا صناعة يكون فيها جميع الأشخاص – حتى في قاعة الإنتاج – مستوى معين من فهم ما يحدث. لذلك هذه صناعة رائعة لدفع الذكاء الاصطناعي إلى الأمام على الشريحة.

كيف تتخيل مستقبل الذكاء الاصطناعي وتصميم الرقائق؟

غور: يعتمد ذلك كثيرًا على هذا العنصر البشري – أن يكون هناك أشخاص في هذه العملية والنموذج القابل للتفسير. يمكننا أن نفعل أشياء كثيرة مع minutia الرياضية للنمذجة ، ولكن هذا يعتمد على كيفية استخدامها الناس ، وكيف يفهمها الجميع ويستخدمها. سيكون التواصل ومشاركة الأشخاص من جميع المهارات في هذه العملية أمرًا مهمًا حقًا. سنرى أقل من هذه التنبؤات حول القمامة الفائقة والمزيد من الشفافية للمعلومات والأجزاء وهذا التوأم الرقمي – ليس فقط الذكاء الاصطناعي ، ولكن أيضًا معرفتنا الإنسانية والعمل بأكمله الذي قام به الكثير من الناس على مر السنين.