Applied Materials lancia una nuova macchina di ispezione per semiconduttori che utilizza big data e AI

concetto: Applied Materials, un produttore di apparecchiature per semiconduttori con sede negli Stati Uniti, ha lanciato una macchina per l’ispezione di wafer a semiconduttore ottico che utilizza l’intelligenza artificiale e la tecnologia dei big data. Queste macchine vengono utilizzate nelle fabbriche di chip per ispezionare automaticamente i chip e rilevare difetti killer che possono rovinare il chip. Questi chip sono formati attraverso centinaia di fasi di produzione prima di essere completati e tagliati a fette in singoli chip utilizzati nei prodotti elettronici.

Natura della confusione: Applied Materials sfrutta l’intelligenza artificiale e i big data della macchina di ispezione per ispezionare più trucioli e rilevare difetti avanzati che possono danneggiare i trucioli. Per i produttori di chip, queste tecnologie aiutano a rilevare la qualità dei chip in modo tempestivo, il che consente loro di guadagnare maggiori entrate e profitti durante tutto il processo di produzione. L’azienda offre tre soluzioni che lavorano insieme in tempo reale per trovare e classificare i difetti in modo più rapido, migliore e più conveniente. Le soluzioni includono il sistema di ispezione ottica dei wafer Enlight, che combina la velocità leader del settore con l’alta risoluzione e l’ottica avanzata per raccogliere dati più critici per la resa per scansione. La tecnologia Extract AI risolve i problemi di ispezione dei wafer distinguendo con precisione i difetti che degradano la resa dai milioni di segnali di rumore generati da scanner ottici di fascia alta. Il sistema di revisione SEMVision eBeam utilizza la tecnologia ExtractAI per addestrare il sistema Enlight a classificare e distinguere tra difetti e rumore. L’ispettore dell’ottica afferma che è tre volte più veloce e più sensibile nel trovare difetti dove la resa è importante.

Veduta: La tecnologia dei semiconduttori sta diventando sempre più complessa e costosa. Ridurre il tempo necessario per sviluppare e lanciare nodi di processi di produzione avanzati vale miliardi di dollari per i produttori di chip di tutto il mondo. Ad esempio, nel caso dei chip di memoria, una settimana di inattività può ridurre la produzione annua del 2%. Inoltre, i prezzi delle mance possono diminuire rapidamente nel tempo, il che può avere un grave impatto sui profitti se cadono in ritardo. Con l’intelligenza artificiale e la tecnologia dei big data, Applied Materials affronta le sfide dell’industria dei semiconduttori nel correggere rapidamente gli errori, riducendo così i tempi e le perdite di entrate.

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Questo articolo è stato originariamente pubblicato Verdetto.co.uk

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