重新审视“人工智能”

亚博最新版本应用材料公司的技术早已使用我们的客户，AI运行在构建芯片。上个月，我们发现AI是如何成为我们提供给我们的客户解决方案中的高度使新的成分。我们的ExtractAI™技术提供了一个实时的，我们Enlight®光学式晶圆检查系统和我们业界领先的eBeam审查制度之间的智能链接，SEMVision®，允许基于自适应AI模式识别的电力被用于给工艺工程师“可执行的洞察力”约产量杀缺陷。

什么我在过程诊断组和对照组的同事们完成是惊人的，但它是一个新的大数据和AI功能，我们正在创建的应用才刚刚开始。我花大部分的我的职业生涯过程中R＆d工作，帮助我们的客户开发，最终将在他们的晶圆厂运行新的食谱。引进ExtractAI技术是我们走向新的半导体产业全方位开放AI创建AI开始了旅程的一个很好的例子。

人工智能这个词值得重新审视。“人工智能”描述的是对人类智能的再创造，这是一个几十年前的概念，与今天的人工智能的实际应用不太相符。人们正在使用机器学习和人工智能进行模式识别，以解决现实世界的问题，而不是与人类的智慧相匹敌。虽然人工智能可以帮助将数据转化为有用的信息，但提供背景并将新见解转化为更好结果的仍然是人类智能。我认为半导体行业应该让人工智能代表“可操作的洞察力”。我们比以往任何时候都更需要切实可行的见解。

准备好了,,走了

你如何将一个新工艺配方从研发带到大规模生产?理想情况下，速度越快越好，误差范围越宽。不仅对半导体制造商来说，投资80到180亿美元来装备一个每月10万美元的新晶圆厂，而且对整个技术生态系统的下游都是巨大的风险。这个挑战有多难?让我们用棋盘游戏来做个类比。游戏的复杂性会随着棋盘的大小、不同棋子的数量以及移动的多样性而呈指数级增长。西洋棋比国际象棋容易得多，国际象棋的可能走法数超过了已知宇宙中的原子数。围棋的难度更大。人工智能在这些方面做得如何?1994年，一个叫做奇努克的跳棋程序战胜了无敌的玛丽昂·廷斯利。 In 1997, Garry Kasparov was crushed by IBM’s Deep Blue. And in 2016, over 100 million people watched as Google’s AlphaGo beat Lee Sedol in 4 of 5 matches.

为什么人工智能花了比从跳棋升级到国际象棋更长的时间来攻克围棋?因为Go涉及更大的解决方案空间。棋盘有一个19乘19的361个方格和等量的黑白棋子。在前两步之后，还有近13万步可能的下一步。人工智能需要多长时间才能学会制作新芯片所需的工艺配方?我不会屏息等待事态的发展。这是为什么。

我们的工艺系统能够10000个组合，以及像用于构建芯片互连线的那些集成的流程提供了一个亿的组合。通过这些过程产生的特殊材料可以是非常微妙的，和暴露于流程之间的空气或等待时间可以迅速改变它们的属性。蚀刻工艺具有100多个过程控制旋钮。高电压脉冲通过腔体，组件在使用过程中被腐蚀，这意味着条件是实时变化的。应用公司的处理系统使用数百个传感器来监测这些变化的条件，每年产生超过1000tb的数据。如何工艺技术比较棋盘游戏？我想3维围棋游戏，用石头的多种颜色，以及与每一个动作改变其形状的板！

关键是，开发、转移和推广新的工艺配方还不够系统，不能让人工智能给我们答案。但考虑到风险很大，现在是开始收集大数据和应用人工智能模式识别的正确时机，以帮助我们找到新的和“可操作的洞察”，可以帮助工程师加快开发，降低风险，最大限度地提高投资回报。

大数据创建的大图片

最有价值的成果将来自整体性思维，从R＆d部署AI斜坡和大批量制造。我们需要的数据，它的很多，不只是从一个处理步骤，但是从许多步骤。不只是从一个系统，但是从系统的车队。传感器，成像和算法：我们可以通过将电子耳朵，眼睛和大脑做到这一点。

我们的处理系统已经装载了传感器。我们的eBeam系统也能够从晶圆上收集拍字节的数据。事实上，我们可能已经有了太多的数据——只是“可操作的见解”不够。我们需要的是一个使数据有意义的框架。在干草堆中找到针，告诉我们如何调整配方，从实验室到工厂，更快、更重复地改进ppac。

随着时间的推移，我们将进入一个模拟的世界，在那里我们可以尝试、失败、再尝试和改进——在我们投入时间、金钱、水和能源来运行晶圆之前。

理想的解决办法建立一个过程发展的生态系统，从R＆d一直延伸到大批量生产，并演变为新的工艺技术开始发挥作用。这研发工程师需要实验环境的数字设计加速的新的材料和结构，将它们集成到现有的工艺流动的发展，扩大工艺余量并降低可变性;它是关于解决时间问题，市场的新一代技术。这生产工程师为解决成品率和降低成本的问题。AI应该通过可操作的数据转换为可执行的洞察力，以取得更好的成果更快地增强双方的知识和直觉。

利用ExtractAI技术，应用软件在使用AI为客户提供“可操作的洞察”的新游戏中迈出了第一步。还有更多的招数。