Lam Research AI研究 加速晶片創新和降低晶片研發成本
在一項最新的研究中,Lam Research科林研發檢驗人工智慧(AI)應用於晶片製程開發中的潛力,這是現今一項以人工為主的步驟,對於世界上先進半導體的量產甚為重要。專家表示,半導體市場規模將於2030 年達到1兆美元,最近發表在Nature雜誌上的這項研究,為該產業面臨的兩個巨大挑戰定義了新的機會:降低開發成本和加速創新步伐,以滿足下世代晶片日益成長的需求。該研究發現,與今天的方法相比,人先機後(human first–computer last)的方法可以加快實現製程工程的目標,而且成本只有一半。
科林研發總裁暨執行長Tim Archer表示,我們需要在創新方面採取新的方法,使產業能夠快速擴展,以滿足資料驅動的世界對下世代晶片不斷變化的需求。科林研發在Nature雜誌上發表的研究中,強調優秀工程師和機器在半導體製程上可進行更深入的合作,這對客戶和整個產業來說,可一舉改寫既有的遊戲規則。
下世代晶片的複雜性不斷提高,將持續推動製程開發變得更具挑戰性、更加昂貴。為了尋求一種更有效的方法,科林研發的研究人員在研究中讓優秀的製程工程師與採用AI的電腦演算法進行了正面交鋒。
為了製造每個設計好的晶片或電晶體,經驗豐富和技術嫻熟的工程師必須先建立一個特別的製程配方,概述每個製程步驟所需的具體參數和排列組合。在晶片上建構這些奈米級的元件需要經過數百個步驟。製程步驟通常包括多次性地將薄膜材料沉積在晶片上,並以原子級精密度蝕刻掉多餘的材料。
目前,半導體開發的這一重要階段,是由人類工程師運用他們的直覺和「反覆實驗」來完成。由於每個製程配方對晶片設計來說都是獨一無二的,而且有超過 100 兆個可能的選項需要考慮,因此製程開發是費力、費時又費財的 – 進而延長了突破下一個技術所需的時間。
在科林研發的研究中,機器和人類參與者競相以最低的成本創造一個有目標性的製程開發配方,權衡與測試批次、量測和間接成本費用相關的各種因素。該研究得出的結論是,雖然人類在解決具有挑戰性和突破性的問題方面表現出色,但「人先機後」的混合策略可以幫助解決製程開發的繁瑣問題,並最終加速製程創新。
「儘管每一塊晶片的生產都很關鍵,但幾十年來,仰賴電漿物理學的製程,依然植基於Thomas Edison所使用的科學方法:反覆測試。」科林研發執行副總裁及創新生態系統策略顧問,亦是本研究的共同作者Rick Gottscho提到,「研究表明,雖然工程人才對創新仍然至關重要,但在正確的階段整合AI以及使用正確的數據資料,製程的成本可以減少50%。該研究提供了一個規範性的方法,將以人為主導的工程技術與資料科學和機器所提出的最佳方案相互整合,從而創出比單獨使用任何一種方式都表現更好的組合。如果得以實現,這種混合方法可以為產業節省大量的資金和製程時間。」
透過使用「人先機後」的方法,將專業知識與AI相結合,使工程師在製程開發的繁瑣環節中跳脫出來,讓他們能夠專注於創新領域,探索因資源或成本限制,而無法實現的創新。科林研發的技術管理總監、研究論文的主要作者和前製程工程師Keren Kanarik表示,雖然 AI 在晶片製程中的應用仍處於起步階段,在可預見的未來,人類的專業知識和領域知識仍是必須的。這些結果將為我們指引出一條從根本上改變晶片製程開發的道路。