Samsung Electronics внедряет искусственный интеллект для ускорения разработки полупроводниковых материалов

Samsung Electronics Co. объявила в понедельник, что интегрирует искусственный интеллект в свои процессы исследований и разработок, чтобы ускорить создание новых полупроводниковых материалов. Компания стремится сократить цикл разработки этих важнейших компонентов с пяти лет до двух. Об этой инициативе было заявлено на форуме, организованном Корейской ассоциацией промышленного форума в Сеуле, где лидеры отрасли собрались для обсуждения роли машинного обучения в промышленных инновациях. Чхве Ён Сан, сотрудник Samsung Advanced Institute of Technology, объяснил техническую сложность этого шага. Полупроводниковые материалы часто требуют сложных тонкопленочных слоев, что приводит к более чем 100 миллионам возможных комбинаций для стандартной семислойной структуры. Используя ИИ для анализа этих огромных возможностей, компания рассчитывает идентифицировать перспективные кандидаты материалов более чем в пять раз быстрее, чем традиционными методами. Помимо простого поиска новых материалов, компания планирует использовать ИИ для оптимизации условий экспериментов. Samsung ожидает, что этот подход сократит общее количество физических экспериментов более чем на 80 процентов. Этот сдвиг призван снизить общие затраты на разработку при одновременном повышении эффективности исследовательской группы. Это развитие отражает более широкую тенденцию в полупроводниковой промышленности, где компании все чаще обращаются к ИИ для управления растущей сложностью проектирования чипов. Поскольку спрос на высокопроизводительные вычисления и серверы на базе ИИ продолжает расти во всем мире, производители находятся под давлением необходимости внедрять инновации быстрее. Способность моделировать и тестировать материалы в цифровом виде позволяет фирмам обходить некоторые из трудоемких препятствий лабораторной работы. Samsung также ожидает, что успех этой модели исследований на основе ИИ может распространиться на другие сектора. Компания изучает, как аналогичные методы могут быть применены к разработке материалов для аккумуляторов и других промышленных компонентов. Уточняя свои внутренние рабочие процессы НИОКР, фирма надеется сохранить свое конкурентное преимущество на мировом технологическом рынке. Отраслевые аналитики отмечают, что цепочка поставок полупроводников в настоящее время претерпевает значительные изменения из-за быстрого внедрения технологий ИИ. Компании активно инвестируют как в аппаратное, так и в программное обеспечение, чтобы идти в ногу с растущими требованиями современных центров обработки данных. Этот фокус на эффективности становится критическим фактором для фирм, работающих в высококонкурентной среде производства чипов. Эта инициатива является частью более масштабных усилий крупных технологических компаний по использованию ИИ для повышения внутренней производительности. Автоматизируя сложный анализ данных, инженеры могут сосредоточиться на более сложных задачах проектирования, а не на повторяющемся тестировании. Ожидается, что интеграция этих инструментов станет стандартной практикой для масштабных промышленных исследований в ближайшие годы. По мере того, как компания продвигается вперед с этим планом, она продолжит контролировать производительность своих моделей ИИ в сравнении с реальными результатами. Цель остается прежней — гарантировать, что материалы, идентифицированные программным обеспечением, соответствуют строгим стандартам, требуемым для высокотехнологичной электроники. Успех в этой области может стать образцом для других производителей, стремящихся модернизировать свои собственные исследовательские центры. Это объявление последовало за периодом интенсивной активности в полупроводниковом секторе, с различными международными сотрудничествами и инвестициями, направленными на обеспечение будущего инфраструктуры ИИ. Поскольку мировой спрос на передовые чипы остается высоким, способность внедрять инновации со скоростью все чаще рассматривается как стратегическая необходимость. Последний шаг Samsung подчеркивает продолжающуюся трансформацию традиционного производства с помощью цифрового интеллекта.