[Высокая производительность, Машинное обучение, Производство и разработка электроники] Applied Materials подключила ИИ к проверке пластин при изготовлении кристаллов микросхем
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Applied Materials внедряет в свое производство технологию ExtractAI, в которой используется комбинация оптических инструментов Enlight, системы анализа дефектов SEMVision G6/G7 и глубокого обучения. Она позволяет быстро и на ранних стадиях найти недостатки при проектировании кристаллов микросхем. 
Применяемые обычно инструменты оптического контроля не позволяют получить достаточно детальное разрешение изображения, а инструменты электронного и многолучевого контроля высокого разрешения работают относительно медленно. Новая система снижает затраты и время проверки кристалла. По словам представителей Applied Materials, их решение позволяет не только обнаруживать и классифицировать критические дефекты, но также адаптируется к изменениям процесса в режиме реального времени. В настоящее время на разработку усовершенствованного чипа уходят годы, а на изготовление партии — несколько месяцев. У разработчика микросхем может быть эффективная архитектура, но им важно обеспечить также быстрый выход чипов, чтобы не потерять долю рынка. 
Applied Materials сообщает, что число этапов разработки кристалла увеличилось на 48% с 2015 по 2021 год. сканеры, используемые для создания микросхем, и инструменты проверки претерпели значительные изменения и стали дороже. Цена высококачественной оптической системы контроля за последние шесть лет увеличилась на 56%, что, в свою очередь, увеличило стоимость сканирования пластины на 54% за тот же период. 
На ранних стадиях обнаружить дефект мешают шумы, которые влияют на работу средств оптического контроля. Инженерам приходится применять определенные модели фильтрации для сокращения наборов данных, с которыми они работают. 
Applied Materials объединила свою систему оптического контроля пластин Enlight с новой технологией ExtractAI. ПО использует глубокое обучение, чтобы попытаться лучше интерпретировать результаты оптических сканеров. Enlight делает снимок пластины с высоким разрешением и быстро создает базу данных потенциальных дефектов. 
Затем пластина отправляется в систему SEMVision G6/G7, которая отличает дефекты от шумов и классифицирует их. Изображения и данные, захваченные Enlight и SEMVision G6/G7, передаются в ExtractAI, чтобы обучить его автоматически распознавать определенные дефекты на карте пластин, созданной с помощью аппаратных систем. 
Как заявили в Applied Materials, этот набор инструментов уже используется на фабриках в Южной Корее, Тайване и США. Компания приступила к разработке системы Enlight с ExtractAI в 2016 году, а ее коммерческие поставки стартовали в первом квартале 2020 года. Ожидается, что к концу первого квартала 2021 года совокупные продажи инструмента проверки превысят $400 млн.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Программирование, C++, Программирование микроконтроллеров, Производство и разработка электроники] Создание аналога посмертного сore dump для микроконтроллера
- [Машинное обучение, Искусственный интеллект] Как быть, если ваша нейросеть включает в генерируемые тексты реальные телефонные номера людей? (перевод)
- [Схемотехника, Производство и разработка электроники, DIY или Сделай сам, Электроника для начинающих] Gyrators
- [Big Data, Машинное обучение] Как управлять проектами машинного обучения и data science (перевод)
- [Производство и разработка электроники, Транспорт] Ford и GM начали собирать автомобили без некоторых запчастей из-за дефицита чипов
- [.NET, Машинное обучение] Посмотрим на девочек? Или ml.net в работе
- [Машинное обучение, Развитие стартапа, Искусственный интеллект, Здоровье, Телемедицина] Новосибирский стартап запустил камеры по мониторингу первичного состояния здоровья
- [Настройка Linux, Производство и разработка электроники, Компьютерное железо, Ноутбуки] Pangolin — маленький Linux-ноутбук с процессором Ryzen и графикой Radeon
- [Python, Программирование, Машинное обучение] Поиск нарушений на видео с помощью компьютерного зрения
- [Высокая производительность, Искусственный интеллект, Процессоры, Суперкомпьютеры] Apollo 6500 Gen10 plus – часть HPE Cray Supercomputer в вашем ЦОДе
Теги для поиска: #_vysokaja_proizvoditelnost (Высокая производительность), #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_proizvodstvo_i_razrabotka_elektroniki (Производство и разработка электроники), #_applied_materials, #_proizvodstvo_mikroshem (производство микросхем), #_kristally (кристаллы), #_defekty (дефекты), #_glubokoe_obuchenie (глубокое обучение), #_vysokaja_proizvoditelnost (
Высокая производительность
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_proizvodstvo_i_razrabotka_elektroniki (
Производство и разработка электроники
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 18:25
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
Applied Materials внедряет в свое производство технологию ExtractAI, в которой используется комбинация оптических инструментов Enlight, системы анализа дефектов SEMVision G6/G7 и глубокого обучения. Она позволяет быстро и на ранних стадиях найти недостатки при проектировании кристаллов микросхем.  Применяемые обычно инструменты оптического контроля не позволяют получить достаточно детальное разрешение изображения, а инструменты электронного и многолучевого контроля высокого разрешения работают относительно медленно. Новая система снижает затраты и время проверки кристалла. По словам представителей Applied Materials, их решение позволяет не только обнаруживать и классифицировать критические дефекты, но также адаптируется к изменениям процесса в режиме реального времени. В настоящее время на разработку усовершенствованного чипа уходят годы, а на изготовление партии — несколько месяцев. У разработчика микросхем может быть эффективная архитектура, но им важно обеспечить также быстрый выход чипов, чтобы не потерять долю рынка.  Applied Materials сообщает, что число этапов разработки кристалла увеличилось на 48% с 2015 по 2021 год. сканеры, используемые для создания микросхем, и инструменты проверки претерпели значительные изменения и стали дороже. Цена высококачественной оптической системы контроля за последние шесть лет увеличилась на 56%, что, в свою очередь, увеличило стоимость сканирования пластины на 54% за тот же период.  На ранних стадиях обнаружить дефект мешают шумы, которые влияют на работу средств оптического контроля. Инженерам приходится применять определенные модели фильтрации для сокращения наборов данных, с которыми они работают.  Applied Materials объединила свою систему оптического контроля пластин Enlight с новой технологией ExtractAI. ПО использует глубокое обучение, чтобы попытаться лучше интерпретировать результаты оптических сканеров. Enlight делает снимок пластины с высоким разрешением и быстро создает базу данных потенциальных дефектов.  Затем пластина отправляется в систему SEMVision G6/G7, которая отличает дефекты от шумов и классифицирует их. Изображения и данные, захваченные Enlight и SEMVision G6/G7, передаются в ExtractAI, чтобы обучить его автоматически распознавать определенные дефекты на карте пластин, созданной с помощью аппаратных систем.  Как заявили в Applied Materials, этот набор инструментов уже используется на фабриках в Южной Корее, Тайване и США. Компания приступила к разработке системы Enlight с ExtractAI в 2016 году, а ее коммерческие поставки стартовали в первом квартале 2020 года. Ожидается, что к концу первого квартала 2021 года совокупные продажи инструмента проверки превысят $400 млн. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Высокая производительность ), #_mashinnoe_obuchenie ( Машинное обучение ), #_proizvodstvo_i_razrabotka_elektroniki ( Производство и разработка электроники ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 18:25
Часовой пояс: UTC + 5