새로운 개척지: 제조 및 테스트를 위한 인공지능 기조 발표
발표자: Marc Jacobs, PDF 솔루션즈, 팹리스 솔루션 부문 수석 이사
초록:
현재 반도체 산업은 3D 아키텍처, 칩렛, 정교한 하이브리드 패키징 등 가속화되는 혁신을 맞이하는 동시에 점점 더 복잡해지는 공급망을 관리해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 동시에 인공지능(AI)은 반도체 설계 및 제조에 혁명을 일으켜 모든 단계에서 전례 없는 효율성 향상을 가져올 것으로 기대됩니다.
본 발표에서는 진화하는 산업 환경을 다루며, 현재 테스트 중인 여러 AI 활용 사례를 공유할 예정입니다. 파일럿 생산에서 대량 생산(HVM)으로 AI를 확장하기 위해 필요한 아키텍처에 대해 심층적으로 살펴볼 계획입니다. 또한 모델 실행을 가능하게 하기 위해 여러 지역과 기업에 걸쳐 데이터를 안전하게 처리하고 스테이징하는 데 따르는 과제들도 다룰 것입니다. 다음으로, 고객 사용 사례 목표를 가장 효과적으로 달성하기 위해 모델을 오프라인, 준실시간 또는 초실시간으로 실행할지 결정해야 하는 엔지니어의 '시간 영역' 관련 과제를 다룰 예정입니다. 마지막으로 예측적 빈닝(Predictive Binning), 예측적 번인(Predictive Burn-In), 적응형 테스트(Adaptive Test), 아날로그 트림(Analog Trim) 등 실제 생산 현장의 사례를 공유하겠습니다.
키워드:시험용 인공지능, 데이터 피드 포워드, 소량 데이터 세트로 모델링하기 위한 인공지능 기법
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