La creciente demanda de chips avanzados está llevando a la industria de los semiconductores a enfrentar desafíos significativos. A medida que los procesos para fabricarlos se vuelven más complejos, el margen de error en la producción se reduce, haciendo que cada decisión tomada por los ingenieros sea crítica y desafiante. Es esencial entender cómo un cambio en el proceso afectará el resultado final o cómo un material interactuará con un nuevo paso en la producción.
Tradicionalmente, estos análisis podían llevar días, y realizar experimentos físicos en una línea de producción no solo es lento, sino también costoso. Sin embargo, el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la fabricación de semiconductores está transformando esta realidad. Con la computación acelerada, el tiempo de simulación se reduce, lo que permite a los ingenieros evaluar más alternativas antes de proceder con pruebas físicas.
Gracias a la IA basada en la física, ahora es posible predecir el comportamiento de los procesos sin necesidad de realizar simulaciones completas cada vez. Los agentes de IA gestionan secuencias de tareas de ingeniería que solían consumir horas, permitiendo a los equipos de trabajo optimizar procesos, detectar problemas más rápidamente y tomar decisiones más fundamentadas a lo largo del ciclo de vida completo de la fabricación de chips.
La implementación de conceptos como los gemelos digitales permite a los equipos probar cambios en un entorno virtual antes de comprometerse con pruebas físicas. Esto resulta en una reducción significativa de los costos de experimentación, crucial ante la creciente complejidad de las fábricas.
La colaboración entre compañías como Applied Materials y NVIDIA está acelerando el descubrimiento de materiales a escala atómica y el desarrollo de procesos. La plataforma de simulación Ginestra de Applied Materials, al integrar la biblioteca NVIDIA cuDSS, mejora la velocidad de ejecución hasta diez veces más rápido. De manera similar, con el uso de NVIDIA PhysicsNeMo, las plataformas de simulación pueden entregar resultados de topografía de manera hasta 35 veces más rápida que las alternativas solo con CPU.
Otro ejemplo del impacto de IA es la integración de NVIDIA cuLitho por parte de Siemens en su software de litografía Calibre. Esto ha permitido acelerar hasta 17 veces las cargas de trabajo de simulación clave en la definición de patrones de circuitos impresos en silicio, ampliando lo que los ingenieros pueden verificar antes de que una oblea entre en fase de impresión.
El futuro de la fabricación de semiconductores dependerá de la capacidad de conectar estas capacidades. Utilizar datos de producción para informar modelos, evaluar cambios y llevar esos hallazgos a los ingenieros a cargo de las decisiones de producción forma parte de la promesa de una fábrica definida por IA. Aquí, la IA ayudará a aprender de cada ciclo de producción y a actuar sobre ese conocimiento en menor tiempo, revolucionando el sector y marcando el camino hacia la próxima generación de innovación en la fabricación de semiconductores.
Fuente: Zona de blogs y prensa de Nvidia
