Обсудили использование ИИ в микроэлектронике
19 июня в конференц-зале библиотеки МИЭТа состоялся научный семинар «Теоретические основы предиктивных технологий, особенности программной реализации и их применение в микроэлектронике». Организатором мероприятия выступила научно-исследовательская лаборатория «Предиктивная аналитика и когнитивные технологии» (НИЛ ПАКТ) Института системной и программной инженерии и информационных технологий (СПИНТех) совместно с Научным клубом ООО «НМ-Тех».
Научный семинар объединил специалистов в области машинного обучения, разработки программного обеспечения, технологии производства микроэлектроники, а также исследователей, интересующихся внедрением интеллектуальных систем в промышленность. Среди участников семинара были представители ООО «НМ-Тех», Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН (ИППИ РАН), а также Института философии Национальной академии наук Беларуси.
Ключевая цель семинара — консолидация усилий специалистов для создания теоретической и практической базы предиктивных технологий на всех этапах производственного цикла микроэлектронных изделий.
С приветственным словом и установочным докладом «Предиктивные технологии в микроэлектронике: границы реактивного подхода, инженерная необходимость и типичные ограничения на старте» выступила д.т.н., начальник НИЛ ПАКТ Юлия Шевнина. В своем докладе Юлия Сергеевна отметила, что традиционный реактивный подход к управлению производством, при котором решения принимаются уже после возникновения отклонений, исчерпал себя в условиях роста сложности чипов и ужесточения требований к надежности. «Мы привыкли реагировать постфактум, но сегодня цена ожидания слишком высока. Как правило, проблема определяется на финальном тесте, и пластина уже прошла 90 % маршрута — исправить брак уже невозможно. В этом случае прогноз становится не роскошью, а единственным способом повышения эффективности производства», — подчеркнула она.
В первой сессии докладов участники рассмотрели ключевые технологические и прикладные аспекты предиктивного моделирования:
- Эффективный маршрут автоматизированной разработки топологии с элементами машинного обучения в отечественной САПР технологической миграции (Михайлова Е.А., ООО «НМ-Тех»).
- Применение методов машинного обучения для генерации Liberty-файлов библиотек стандартных ячеек (Белоусов С.А., ООО «НМ-Тех»).
- Разработка предиктивных моделей для мониторинга параметров технологических процессов (Щербинин В.Д., ООО «НМ-Тех»).
- Разработка программного модуля для анализа причин брака продукции (Груздева А.А., НИЛ ПАКТ).
- Предиктивное планирование микроэлектронного производства на основе анализа состояния оборудования (Улямаев Р.И., ООО «НМ-Тех»).
- Архитектура нейросетевых моделей для предиктивных моделей и других производственных задач: преимущества и недостатки (Кузьмин И.К., НИЛ ПАКТ).
- Источники и проблемы реальных данных на предприятии (Выборнов И.А., НИЛ ПАКТ).
- Использование синтетических данных при обучении нейросетевых моделей: преимущества и недостатки (Петров М.В., НИЛ ПАКТ).
Доклады вызвали оживленную дискуссию. Участники спорили о том, какие модели эффективнее на малых выборках, насколько можно доверять синтетическим данным и как преодолеть организационные барьеры при доступе к производственным данным. Представитель ИППИ РАН отметил, что «главная проблема внедрения предиктивных технологий в микроэлектронике сегодня лежит не в области алгоритмов, а в области организации данных и культуры их использования». Старший преподаватель Института СПИНТех Ольга Шикула дополнила: «Обеспечение качества исходных данных является не технической, а управленческой задачей, которая должна решаться на всех этапах производства. Без внедрения стандартов сбора, хранения и предварительной обработки данных любые, даже самые совершенные алгоритмы будут давать сбои».
Особый интерес вызвал доклад к.ф.н., доцента Института ВП СГН Наталья Кнэхт, посвященный философским аспектам использования ИИ для прогноза и проектирования технологического будущего. В ходе обсуждения были затронуты эпистемологические и этические вызовы внедрения предиктивных систем в промышленности, вопросы доверия к «черным ящикам» и ответственности за решения, принятые на основе алгоритмических прогнозов. Дискуссия оказалась настолько насыщенной, что продолжилась в кулуарах и выросла в необходимость проведения отдельного семинара, посвященного философским аспектам искусственного интеллекта.
После короткого перерыва работа семинара продолжилась форсайт-сессией «Использование ИИ в микроэлектронике: генерация идей, барьеры и первые шаги внедрения», модератором которой выступила Юлия Шевнина. Две команды участников в течение полутора часов генерировали прикладные идеи по применению ИИ на всех этапах жизненного цикла микроэлектронных изделий, от проектирования до эксплуатации оборудования. В ходе сессии были отобраны наиболее перспективные направления для пилотных проектов, сформулирована дорожная карта их реализации и выявлены ключевые организационные барьеры.
Подводя итоги, руководитель семинара Юлия Шевнина отметила высокий уровень представленных докладов и практическую значимость предложенных решений: «Мы увидели, что интерес к предиктивным технологиям в микроэлектронике огромен. Самое важное сейчас — перейти от обсуждения к конкретным пилотным проектам, и наш семинар дал для этого хороший старт». По результатам работы семинара будет опубликована коллективная монография.
Организаторы благодарят участников и приглашают студентов, аспирантов, преподавателей, инженеров-разработчиков, технологов и всех, кто интересуется применением предиктивных технологий и искусственного интеллекта в микроэлектронной промышленности, присоединяться к следующим мероприятиям НИЛ ПАКТ.