“`html

“`

كيف تُستخدم حاليًا تقنيات الذكاء الاصطناعي في تصميم الجيل القادم من الرقائق؟

هيثير غور: الذكاء الاصطناعي تقنية مهمة للغاية، لأنه متضمن في معظم مراحل الدورة، بما في ذلك تصميم الرقائق وعمليّة تصنيعها. هناك العديد من التطبيقات المهمة هنا، حتى في هندسة العمليات العامة حيث نرغب في تحسين الأمور. أعتقد أن اكتشاف العيوب أمر بالغ الأهمية في جميع مراحل العملية، وخاصة في مرحلة التصنيع. ولكن حتى في مرحلة تصميم الرقائق، [يلعب الذكاء الاصطناعي الآن دورًا مهمًا] عندما تُصمم الضوء وأجهزة الاستشعار وكل المكونات المختلفة. هناك العديد من عمليات الكشف عن الشذوذ وتخفيف الأخطاء التي يجب مراعاتها حقًا.

هيثير غورماتلاب

ثم، عند التفكير في النمذجة اللوجستية التي تُرى في أي صناعة، يوجد دائمًا وقت توقف مُخطط ترغب في التخفيف منه؛ لكنك تقع أيضًا في مواقف وقت توقف غير مُخطط. لذا، بالنظر إلى البيانات التاريخية عندما واجهت لحظات استغرقت فيها التصنيع وقتًا أطول مما هو متوقع، يمكنك معاينة جميع هذه البيانات واستخدام الذكاء الاصطناعي لمحاولة تحديد السبب المباشر أو رؤية شيء قد يبرز حتى في مراحل المعالجة والتصميم. غالبًا ما نفكر في الذكاء الاصطناعي كأداة تنبؤية، أو كروبوت يقوم بشيء ما، لكنك تحصل في كثير من الأحيان على الكثير من الأفكار من البيانات من خلال الذكاء الاصطناعي.

ما هي فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم الرقائق؟

غور: تاريخيًا، شهدنا الكثير من نماذج المحاكاة القائمة على الفيزياء، وهي عملية مكثفة للغاية. نرغب في استخدام نموذج مرتبة منخفضة، حيث بدلاً من حل نموذجٍ مُكلفٍ حسابيًا، يمكننا القيام بشيءٍ أرخص قليلًا. يمكنك إنشاء نموذج بديل، إذا صح التعبير، لهذا النموذج القائم على الفيزياء، واستخدام البيانات، ثم القيام بعمليات التحليل المتفاوتة، والتحسينات، ومحاكاة مونت كارلو باستخدام النموذج البديل. وهذا يستغرق وقتًا أقل بكثير من حل المعادلات الفيزيائية مباشرةً. لذلك، نشهد هذا المنفعة بعدة طرق، بما في ذلك الكفاءة والاقتصاد الناتجة من تكرار التجارب والمحاكاة بسرعة، مما سيساعد حقًا في التصميم.

هل هذا يشبه وجود توأم رقمي بمعنى ما؟

غور: بالضبط. هذا ما يفعله الناس تقريبًا، حيث يكون لديك نموذج النظام المادي والبيانات التجريبية. ثم، بالتزامن، يكون لديك نموذج آخر يمكنك تعديله وضبطه واختبار معايير مختلفة وتجارب مختلفة تسمح بمسح جميع تلك الحالات المختلفة، والوصول في النهاية إلى تصميم أفضل.

إذن، سيكون أكثر كفاءة، وكما قلت، أرخص؟

غور: نعم، بالتأكيد. خاصةً في مراحل التجريب والتصميم، حيث تجرب أشياء مختلفة. من الواضح أن هذا سيؤدي إلى وفورات كبيرة في التكاليف إذا كنت تقوم بالفعل بتصنيع وإنتاج [الشرائح]. تريد محاكاة واختبار وتجربة قدر الإمكان دون صنع شيء باستخدام هندسة العمليات الفعلية.

لقد تحدثنا عن الفوائد. فما هي السلبيات؟

غور: غالبًا ما تكون النماذج التجريبية القائمة على الذكاء الاصطناعي أقل دقة من النماذج القائمة على الفيزياء. بالطبع، لهذا السبب تقوم بإجراء العديد من المحاكاة ومسح المعلمات. لكن هذا أيضًا هو فائدة وجود التوأم الرقمي، حيث يمكنك مراعاة ذلك – فلن يكون دقيقًا مثل النموذج الدقيق الذي طورناه على مر السنين.

تُعدّ تصميم الرقائق وتصنيعها مكثفة النظام؛ يجب عليك مراعاة كل جزء صغير. وهذا قد يكون تحديًا حقيقيًا. إنها حالة قد يكون لديك نماذج لتنبؤ بشيء وما يُمثّله من أجزاء مختلفة، لكنك لا تزال بحاجة إلى جمع كل شيء معًا.

من الأمور الأخرى التي يجب التفكير فيها أيضًا هي أنك تحتاج إلى البيانات لبناء النماذج. يجب عليك دمج البيانات من جميع أنواع المستشعرات وفرق العمل المختلفة، وبالتالي يزداد التحدي.

كيف يمكن للمهندسين استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين إعداد واستخراج رؤى من بيانات الأجهزة أو المستشعرات؟

غور: نحن نفكر دائمًا في استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بشيء ما أو القيام بمهمة روبوتية، ولكن يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأنماط واختيار الأشياء التي قد لا تكون قد لاحظتها من قبل بنفسك. سيستخدم الناس الذكاء الاصطناعي عندما يكون لديهم بيانات بتردد عالٍ قادمة من العديد من المستشعرات المختلفة، وكثيرًا ما يكون من المفيد استكشاف مجال الترددات وأشياء مثل مزامنة البيانات أو إعادة أخذ العينات. يمكن أن تكون هذه التحديات صعبة حقًا إذا لم تكن متأكدًا من أين تبدأ.

من الأمور التي أودّ قولها هي: استخدم الأدوات المتاحة. فهناك مجتمعٌ واسعٌ من الأشخاص يعملون على هذه الأمور، ويمكنك إيجاد الكثير من الأمثلة [للتطبيقات والتقنيات] على GitHub أو MATLAB Central، حيث شارك الناس أمثلةً رائعة، حتى تطبيقات صغيرة أنشأوها. أعتقد أن الكثير منّا غارقون في البيانات ولا ندرك كيف نتعامل معها، لذا من الضروري الاستفادة مما هو موجود بالفعل في المجتمع. يمكنك استكشافه ومعرفة ما يُناسبك، وإحضار ذلك التوازن بين المعرفة المهنية والرؤية التي تحصل عليها من الأدوات والذكاء الاصطناعي.

ما الذي يجب على المهندسين والمصممين مراعاته عند استخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم الرقائق؟

غور: فكر في المشكلات التي تحاول حلها أو الأفكار التي قد ترغب في إيجادها، وحاول أن تكون واضحًا بشأن ذلك. ضع في اعتبارك جميع المكونات المختلفة، وسجلها واختبرها. ضع في اعتبارك جميع الأشخاص المعنيين، ووضحها وناقله بطريقة منطقية للفريق بأكمله.

كيف تعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيؤثر على وظائف مصممي الرقائق؟

غور: سيتيح ذلك تحرير كمية كبيرة من رأس المال البشري لمهام أكثر تقدماً. يمكننا استخدام الذكاء الاصطناعي لتقليل الهدر، لتحسين المواد، لتحسين التصميم، ولكن لا يزال هناك العنصر البشري المشارك في صنع القرار. أعتقد أنه مثال رائع على التعاون بين البشر والتكنولوجيا. كما أنّه صناعة يتطلب من جميع العاملين فيها، حتى على خطوط الإنتاج، مستوى من الفهم لما يجري، لذا فهي صناعة رائعة لتعزيز الذكاء الاصطناعي بسبب كيفية اختبارنا للأشياء وكيفية تفكيرنا حولها قبل وضعها على رقاقة.

كيف تتخيل مستقبل الذكاء الاصطناعي وتصميم الرقائق؟

“`html

غور: إنه يعتمد بشكل كبير على العنصر البشري – إشراك الأشخاص في العملية وامتلاك نموذج قابل للتفسيرات. يمكننا القيام بالعديد من الأمور بتفاصيل النمذجة الرياضية، لكنها تتلخص في كيفية استخدام الناس لها، وكيفية فهم كل شخص في العملية وتطبيقها. ستكون التواصل وإشراك جميع مستويات المهارات في العملية مهمة للغاية. سنشهد انخفاضًا في التنبؤات الدقيقة للغاية وزيادة في شفافية المعلومات، والمشاركة، و التوأم الرقمي – ليس فقط باستخدام الذكاء الاصطناعي، ولكن أيضًا باستخدام معرفتنا البشرية وجميع الأعمال التي قام بها العديد من الأشخاص على مر السنين.