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Nvidia punta sulle AI-defined fab, fabbriche di semiconduttori potenziate dall'intelligenza artificiale. Grazie a simulazioni fisiche accelerate, modelli predittivi, agenti autonomi e gemelli digitali, gli ingegneri potranno individuare errori, ridurre gli scarti e velocizzare la produzione dei chip, senza rinunciare al controllo umano.
Dietro la produzione di massa di prodotti semiconduttori c’è un’enorme quantità di lavoro ingegneristico. Durante la fase di progettazione dei processi tecnologici e dei chip, i dipendenti della divisione R&S prendono decisioni che influenzeranno sia le caratteristiche dei chip che il livello di scarto.
L’IA consente di ridurre il numero di errori ingegneristici e di esaminare più opzioni di successo con minori costi di tempo. Per assistere gli ingegneri in tutte le fasi di implementazione e produzione dei chip, Nvidia ha presentato il concetto delle cosiddette AI-defined fab — «fabbriche di semiconduttori gestite dall’intelligenza artificiale».
Non si tratta di imprese completamente autonome (anche se in futuro sarà così), ma si tratta dell’integrazione delle IA nella progettazione dei processi tecnologici, nella simulazione di fenomeni fisici, nel controllo della qualità e nella gestione della produzione.
Secondo il piano dell’azienda, i calcoli accelerati, i modelli di machine learning addestrati sulle leggi fisiche del nostro mondo, gli agenti IA e i digital twin permetteranno agli ingegneri di verificare più rapidamente le soluzioni tecnologiche, identificare le potenziali cause di scarto e ridurre il numero di costosi esperimenti direttamente sulle linee di produzione. Il digitale può fare risparmiare giorni e settimane di esperimenti reali e prevenire errori fatali.
Una delle direzioni è l’accelerazione della simulazione fisica, che tiene conto contemporaneamente del trasferimento di calore, dei processi elettrici e delle tensioni meccaniche. Ad esempio, l’azienda COMSOL utilizza la libreria Nvidia cuDSS per accelerare tali calcoli nello sviluppo di attrezzature semiconduttori e processi tecnologici — l’aumento di prestazioni dichiarato può raggiungere un fattore di dieci.
La collaborazione tra Nvidia e Applied Materials copre la simulazione di materiali a livello atomico: la piattaforma Ginestra, che utilizza cuDSS, funziona fino a dieci volte più velocemente delle soluzioni basate solo su CPU, mentre il sistema ACE+ con l’applicazione di PhysicsNeMo accelera la simulazione della formazione del rilievo superficiale fino a 35 volte.
Un altro esempio è la litografia: Siemens integra la libreria cuLitho nel software Calibre, ottenendo un’accelerazione di singoli compiti di calcolo fino a 17 volte.
Un altro approccio consiste nell’utilizzo di modelli IA addestrati sui risultati delle simulazioni fisiche. Questo permette di prevedere il comportamento dei processi tecnologici senza ripetere l’intera simulazione di calcolo — basandosi esclusivamente sulle previsioni, il che fa risparmiare sui costosi test e sulle linee di produzione esistenti.
Ad esempio, l’azienda Lam Research ha applicato Nvidia PhysicsNeMo per prevedere il comportamento del plasma utilizzato per l’incisione sui wafer di silicio. Tali calcoli richiedono la considerazione dell’interazione tra processi elettrici, chimici e termici. Secondo i dati di Nvidia, il modello è in grado di fornire una previsione in millisecondi invece di diversi giorni necessari sia per un esperimento reale completo che per un nuovo calcolo completo. In un certo senso, si può immaginare come un’intuizione, anche se parlare di questo in relazione all’IA è ancora prematuro.
Gli agenti IA e i gemelli digitali completano questo sistema a livello di test e gestione della produzione. L’azienda Advantest utilizza gli agenti Nvidia NeMo Switchyard per la selezione automatica dei modelli IA appropriati durante l’analisi dei risultati dei test sui semiconduttori: secondo Nvidia, questo riduce il tempo di esecuzione delle operazioni corrispondenti da diverse ore a pochi minuti.
Applied Materials, d’altra parte, crea gemelli digitali di intere fabbriche utilizzando le librerie Nvidia Omniverse. In un ambiente virtuale è possibile simulare il movimento dei materiali, la disposizione delle attrezzature, la produttività delle sezioni e i possibili colli di bottiglia, testando le modifiche prima della loro implementazione in un’impresa reale.
Secondo Nvidia, nel complesso i processi promossi per trasferire alcune delle principali responsabilità ingegneristiche di gestione delle fabbriche all’intelligenza artificiale creano le basi per un nuovo approccio alla produzione di microchip, in cui gli ingegneri mantengono il controllo sulle soluzioni tecnologiche ma ottengono i risultati dell’analisi molto più rapidamente. Alla fine, questo permetterà di produrre elettronica e computer più avanzati e di qualità superiore in tempi più brevi.
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