Machine Learning e IA, claves en la fabricación de semiconductores

El volumen de dispositivos que incorporan semiconductores ha aumentado en los últimos años. Esta situación ha provocado tensión en la industria, ya que se encuentra al límite de su producción. Para evitarlo, el sector busca soluciones en la IA y el Machine Learning.

IA y Machine Learning en la industria de los semiconductores

Según los expertos de McKinsey, los costes de I+D para el desarrollo de un chip han aumentado de los 28 millones de dólares, hasta aproximadamente 540. Aunque es una cifra considerable, la consultora afirma que solo supone un 10% del potencial total que podrían tener IA y Machine Learning en esta industria. De esta manera, estima que estas tecnologías podrían generar entre 35.000 y 40.000 millones de dólares anualmente en apenas dos o tres ejercicios.

El uso de estas herramientas en el sector, optimizará los tiempos, mejorará la precisión en el grabado de los chips y evitará posibles fallos. Además, ayudará en la inspección visual de las obleas, permitiendo detectar defectos en el proceso de producción. Aunque McKinsey asegura que tanto la IA como el ML tienen aplicaciones a lo largo de toda la cadena de valor, el mayor impacto se localiza en la fabricación.

También destaca el uso de IA y Machine Learning en los procesos de I+D de la industria de los semiconductores, como resultado de la automatización del diseño y la verificación de chips. A partir de la identificación de patrones de fallo, los algoritmos podrán comparar las estructuras de los nuevos componentes con los diseños ya existentes. Por otro lado, permitirá localizar el problema, y optimizar el diseño.

Más allá de la fabricación, estas herramientas permitirán mejorar los procesos dentro de la industria de los semiconductores. Gracias a ellas, será posible ajustar con mayor precisión sus pronósticos sobre la evolución de la demanda del mercado. Además, también ofrecerá la posibilidad de optimizar el inventario y planificar las operaciones y compras.

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