반도체 R&D 촉진을 위한 인공지능

반도체 산업은 기술 발전과 더 강력하고 효율적이며 더 작은 장치에 대한 수요 증가에 힘입어 최근 몇 년 동안 엄청난 성장을 목격했습니다.  

산업이 발전함에 따라 연구 개발(R&D) 전문가는 장치 성능을 개선하고 제조 비용을 절감해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 인공 지능(AI)은 R&D 프로세스를 가속화하고 혁신적인 솔루션을 제공함으로써 이러한 문제를 극복하는 데 도움이 되는 강력한 도구로 부상했습니다.  

이번 글에서는 AI가 활용되는 다양한 방식을 살펴보겠습니다. 반도체 재료 발견부터 제조 최적화까지 R&D와 이것이 업계의 미래를 어떻게 형성하고 있는지 살펴보세요. 

AI 기반 재료 발견 

반도체 R&D에서 가장 중요한 발전 중 하나는 새로운 재료를 발견하는 데 AI를 사용하는 것입니다. 기계 학습(ML) 알고리즘은 방대한 데이터 분석 및 재료 물성 예측, 차세대 장치 후보 식별 프로세스를 가속화합니다. 예를 들어, AI는 더 높은 전도성 또는 향상된 열 안정성과 같은 특정 특성을 가진 새로운 고성능 재료를 검색하는 데 활용할 수 있습니다. 

MIT 연구원들은 새로운 재료를 빠르게 평가할 수 있는 ML 기반 기술을 개발하여 실험에 필요한 시간과 리소스를 줄였습니다. AI를 재료 발견 프로세스에 통합함으로써 R&D 전문가는 혁신을 가속화하고 성능이 향상된 새로운 반도체를 개발할 수 있습니다. 

2013년 이후 인공 지능 및 반도체에 대한 자금 조달이 꾸준히 증가하여 2018년에는 총 6,170억 206.12천만 달러에 달하는 2019건의 거래로 정점에 도달했습니다. 그러나 업계에 대한 투자는 2021년 이후 소폭 증가에 그쳤고 XNUMX년에도 자금 수준은 이전 최고치로 돌아오지 않았습니다. 이러한 경향에 대한 한 가지 가능한 설명은 많은 기업들에게 중요한 과제로 남아 있는 반도체의 지속적인 부족입니다. 이 부족이 언제 해결될 것인지에 대한 불확실성으로 인해 일부 투자자가 일시적으로 업계에서 물러날 수 있습니다.

AI 기반 설계 및 시뮬레이션 

반도체 설계 및 시뮬레이션은 상당한 계산 리소스가 필요한 복잡한 프로세스입니다. AI를 활용하여 이러한 프로세스를 최적화할 수 있으므로 설계 주기가 빨라지고 장치 성능이 향상됩니다. 이러한 애플리케이션 중 하나는 전자 설계 자동화(EDA)에서 ML 알고리즘이 최적의 회로 레이아웃 및 부품 배치 예측. 

또한 AI는 이전 반복에서 학습하고 이 지식을 향후 시뮬레이션에 통합하여 시뮬레이션의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 스탠포드 대학의 연구 그룹은 AI 기반 시뮬레이션 도구 높은 정확도로 트랜지스터의 동작을 모델링할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 R&D 전문가는 설계를 신속하게 반복하고 개선하여 궁극적으로 보다 효율적이고 신뢰할 수 있는 반도체를 만들 수 있습니다. 

AI에 최적화된 제조 공정 

반도체 제조는 복잡하고 고도로 제어되는 프로세스입니다. AI는 잠재적인 문제를 식별하고 다양한 생산 매개변수를 최적화하여 제조 효율성과 수율을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. ML 알고리즘을 사용하여 제조 공정에서 대량의 데이터를 분석하여 사람이 감지하기 어려운 패턴과 상관 관계를 식별할 수 있습니다. 

예를 들어 AI는 실리콘 웨이퍼에 회로 패턴을 정밀하게 전송하는 것과 관련된 반도체 제조의 중요한 단계인 리소그래피를 최적화하는 데 사용할 수 있습니다. 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스의 연구원들은 AI 기반 접근 방식을 개발했습니다. 리소그래피 매개변수 최적화, 패턴 충실도가 향상되고 결함이 줄어듭니다. 이러한 AI 적용은 제조 공정을 간소화할 뿐만 아니라 전체 생산 비용을 줄이는 데에도 도움이 됩니다. 

또한 AI 기반 예측 유지 보수는 장비 가동 중지 시간을 최소화하고 반도체 제조 공장의 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 센서 및 장비 로그의 데이터를 분석하여 ML 알고리즘은 잠재적인 오류를 예측하고 예방 조치를 제안하여 원활한 운영을 보장하고 비용이 많이 드는 중단의 위험을 줄일 수 있습니다. 

AI로 강화된 품질 관리 및 결함 감지 

사소한 결함이라도 장치 고장 및 성능 저하로 이어질 수 있으므로 품질 관리는 반도체 제조의 중요한 측면입니다. AI는 ML 알고리즘을 사용하여 검사 프로세스 중에 캡처된 이미지를 분석함으로써 결함 감지의 정확성과 효율성을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 크랙이나 입자 오염과 같은 결함을 높은 정밀도로 식별하는 방법을 학습하여 더 빠르고 안정적인 품질 관리를 가능하게 합니다. 

일리노이 대학의 연구팀은 반도체 웨이퍼 이미지에서 자동 결함 감지를 위한 딥 러닝 기반 시스템을 개발하여 기존 검사 방법에 비해 정확도가 향상되고 오 탐지가 감소했음을 입증했습니다. AI를 품질 관리 프로세스에 통합함으로써 R&D 전문가는 고품질의 안정적인 반도체 생산을 보장할 수 있습니다. 

폐회의 생각 :  

인공 지능은 혁신을 가속화하고 성능을 향상시키며 제조 비용을 절감하므로 반도체 연구 및 개발에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. R&D 전문가는 재료 발견, 설계 및 시뮬레이션, 제조 최적화, 품질 관리에 AI를 활용하여 증가하는 업계 수요를 충족하는 차세대 반도체를 개발할 수 있습니다. 

AI가 계속해서 발전함에 따라 반도체 부문의 응용 프로그램은 더욱 확장되어 새로운 발견을 주도하고 가능한 것의 한계를 넓힐 것으로 예상됩니다. 반도체 R&D에 AI를 통합하면 업계가 현재의 문제를 해결하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 보다 혁신적이고 효율적이며 지속 가능한 미래를 위한 길을 열 수 있습니다.