微电子人工智能

微电子硬件人工智能平台

我们根据客户的工作负载情况选择合适的硬件配置，优化软件，并将解决方案部署到客户现有的 IT 环境中。我们会根据客户的数据、流程和需求调整模型和软件模块。

经济效益每年节省超过 5000 万卢布

CAD 和光刻光学光刻 (OPC) 和逆向光刻 (ILT)晶圆和掩模检测

应用场景

根据客户需求定制的硬件和软件

我们从一个流程开始，检查质量和工作负载，然后决定工业部署。

人工智能有助于分析需求、搜索子系统选项，并加速光学、定位、热学和振动方面的计算。工程师可在 CAD/CAE 和测试过程中验证解决方案。

这些模型可加速光学光刻 (OPC)、逆向光刻和源掩模优化，以补偿光学和工艺畸变。

计算机视觉可检测并分类已达成共识的缺陷类型，并将有争议的案例转交给检验员。

人工智能将缺陷、工艺参数和计量数据关联起来，帮助工程师查找偏差原因和检查点。

遥测分析有助于确定定位台、真空系统、激光器、光学元件和热稳定装置的维护优先级。

安全的 RAG 搜索功能可搜索规范、日志、报告和标准，并显示每个响应的来源。

试点

试点输出包括协议、错误和限制图、目标架构和推荐配置。

选择光刻单元、检测操作或计算任务，并获取可测量的结果。

协调 CAD/CAE 模型、计量数据、图像、公差和控制样品。

将 AI 或代理模型与已验证的求解器和实验数据进行比较。

将模型连接到测试 CAD/CAE/EDA 路径，并由工程师进行强制性验证。

我们定义范围、误差、计算配置和实施计划。

KPI

相对于求解器和测量值的误差、公差符合性以及对变化的敏感性。

计算、掩模优化、验证或变体准备的持续时间。

缺陷检测精度、误报率、工艺窗口参数和可追溯性。

内存、吞吐量、计算成本、可用性和可重复性。

CAD/CAE/EDA 数据、配方、晶圆图像和工程文档可在本地 AI/HPC 环境中处理。访问权限、模型版本、日志记录和冗余设计均由 IT 和信息安全服务部门负责。

我们选择一个子系统或操作，商定一个标准，并将结果与经过验证的计算或测量结果进行比较。