روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، از مدل‌سازی پیش‌بینانه تا کنترل بلادرنگ باعث افزایش دقت، کاهش خطا و ارتقای بهره‌وری منابع در تولید نیمه‌هادی‌ها و نانوساختار‌ها شده‌اند. با این حال چالش‌هایی مانند محدودیت داده‌های دقیق آزمایشگاهی، عدم سازگاری کامل با ابزار‌های طراحی الکترونیک (EDA) و نیاز به مدل‌های قابل تفسیر فیزیکی هنوز مانع تحقق کامل تولید خودکار و هوشمند در این صنعت به شمار می‌آید.

به گزارش برنا، پژوهشگران حوزه نانوالکترونیک تاکید کرده‌اند که ترکیب هوش مصنوعی با فناوری تولید الکترونیک ساختار‌های بنیادی این صنعت را دگرگون کرده است. این تحول نه تنها شامل فرآیند‌های تولید تراشه‌ها و مواد نیمه‌هادی می‌شود، بلکه کشف مواد جدید، طراحی مدارها، و بهینه‌سازی سامانه‌های پیچیده را نیز تحت تأثیر قرار داده است.

بر اساس این گزارش روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و یادگیری تقویتی (Machine Learning و Reinforcement Learning) اکنون قادرند به‌صورت بلادرنگ (Real-Time) پارامتر‌های حیاتی تولید را تنظیم کرده و فرآیند ساخت تراشه‌ها را با دقت نانومتری کنترل کنند. این توانایی باعث کاهش نقص‌های تولید، جلوگیری از نوسانات فرآیندی (Process Drift) و بهبود پایداری عملکردی دستگاه‌ها شده است.

پژوهشگران می‌گویند استفاده از هوش مصنوعی در طراحی مواد و ساختار‌های نانومقیاس، امکان شبیه‌سازی‌های سریع‌تر و دقیق‌تر چندفیزیکی (Multi-Physics Simulation) را فراهم کرده است. به کمک الگوریتم‌های پیشرفته، اکنون می‌توان خواص الکتریکی، حرارتی و مکانیکی مواد جدید را با سرعتی بسیار بالاتر از روش‌های محاسباتی سنتی پیش‌بینی کرد و زمان توسعه مواد نو را تا چند برابر کاهش داد.

اما این دستاورد‌ها بدون چالش نیست. این مقاله هشدار می‌دهد که دقت و تعمیم‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی به‌شدت وابسته به داده‌های آزمایشگاهی دقیق است؛ داده‌هایی که در بسیاری از حوزه‌های نانوفناوری هنوز محدود یا پرهزینه‌اند. برای مثال در طراحی نانوساختار‌های جدید، نیاز به مجموعه داده‌هایی با کیفیت بالا وجود دارد تا مدل‌ها بتوانند رفتار واقعی مواد را در شرایط گوناگون به‌درستی پیش‌بینی کنند.

همچنین یک مانع مهم دیگر در مسیر استفاده عملی از هوش مصنوعی در تولید نانوالکترونیک، هماهنگی آن با جریان‌های کاری تولید صنعتی و ابزار‌های طراحی الکترونیک (EDA) است. نویسندگان مقاله تأکید کرده‌اند که لازم است چارچوب‌های داده‌ای و استاندارد‌های تعامل‌پذیری (Interoperability Frameworks) میان نرم‌افزار‌های طراحی و سامانه‌های کنترل هوش مصنوعی توسعه یابد تا این فناوری‌ها بتوانند به‌طور مؤثر در خطوط تولید ادغام شوند.

از سوی دیگر پژوهشگران بر اهمیت توسعه مدل‌های قابل تفسیر (Interpretable AI) تاکید کرده‌اند؛ مدل‌هایی که علاوه بر قدرت پیش‌بینی بالا، منطق و روابط فیزیکی حاکم بر تصمیمات خود را نیز آشکار سازند. چنین مدل‌هایی با ترکیب دانش فیزیک مواد و الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادر خواهند بود رفتار مواد و دستگاه‌های نوظهور را در شرایطی که هنوز داده تجربی کافی وجود ندارد، به‌درستی تخمین بزنند.

یکی از حوزه‌های مهم آینده بهینه‌سازی خودکار فرآیند‌ها با استفاده از چارچوب‌های خودمختار و مدل‌های دوقلوی دیجیتال (Digital Twin) است. در این روش، نسخه‌ای دیجیتال از هر دستگاه یا فرآیند صنعتی ساخته می‌شود تا در زمان واقعی با داده‌های واقعی هماهنگ شده و بهینه‌سازی مستمر انجام دهد. ترکیب دوقلو‌های دیجیتال با الگوریتم‌های یادگیری تقویتی می‌تواند چرخه نمونه‌سازی (Prototyping Cycle) را کوتاه‌تر کرده و انعطاف‌پذیری تولید را به‌طور چشمگیری افزایش دهد.

این مقاله همچنین بر ضرورت ایجاد روش‌های دقیق برای سنجش عدم قطعیت (Uncertainty Quantification) در پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی تأکید دارد. بدون ارزیابی میزان خطا و اعتمادپذیری پیش‌بینی‌ها، استفاده از نتایج مدل‌ها در تصمیم‌گیری‌های صنعتی می‌تواند ریسک‌زا باشد.

به گفته نویسندگان آینده صنعت نانوالکترونیک به نوآوری مستمر در الگوریتم‌های هوش مصنوعی، همراه با پیشرفت در فناوری‌های شناسایی و اندازه‌گیری تجربی مواد وابسته است. ترکیب داده‌های دقیق آزمایشگاهی با مدل‌های یادگیری پیشرفته، راه را برای ساخت سامانه‌های تولید کارآمدتر، مقیاس‌پذیرتر و سازگارتر با محیط‌زیست هموار خواهد کرد.

به باور متخصصان هدف نهایی این مسیر خودکارسازی هوشمند و پایدار کل زنجیره تولید الکترونیک است؛ از کشف مواد جدید گرفته تا طراحی تراشه، ساخت، آزمون و بازیافت. چنین تحولی می‌تواند در سال‌های آینده منجر به ظهور کارخانه‌های هوشمند نانویی شود؛ کارخانه‌هایی که با تکیه بر یادگیری خودکار نه‌ تنها عملکرد اقتصادی بالایی دارند بلکه مصرف انرژی و مواد را نیز به حداقل می‌رسانند.

انتهای پیام/