泛林集團虛擬工藝比賽 | 人類工程師 vs. 人工智能

近期全球最具權威性的科學期刊Nature雜志發(fā)表了近150年來最激動人心且極具突破性的研究：《改進半導體工藝開發(fā)的人機協(xié)作》，該文章由泛林集團九名研究人員合著。

此前曾擔任泛林集團首席技術官的Rick Gottscho博士表示：“我們的研究是突破性的，使泛林集團脫穎而出、成為在工藝工程中應用數(shù)據(jù)科學的領導者?！?nbsp;

刊登在Nature雜志的這篇文章對比了人類工程師與機器以最低目標成本（即最少的實驗次數(shù)）開發(fā)半導體工藝的情況。為此，研究人員們創(chuàng)建了對比人類和計算機算法表現(xiàn)的比賽，在比賽中雙方需要設計一個半導體制造工藝——高深寬比介電刻蝕。

結果表明，人類工程師在工藝開發(fā)的早期階段表現(xiàn)出色，而算法在目標的嚴格公差附近更具成本效益，這一洞察引出了“先人后機”的方法。相比由具有七年以上經(jīng)驗的專業(yè)工藝工程師獨自開發(fā)工藝，“先人后機”可以將目標成本降低一半。 

該研究的重要性：對于如何使用人工智能徹底改變半導體行業(yè)的工藝開發(fā)，由此實現(xiàn)節(jié)省數(shù)百萬美元和無數(shù)的時間成本，泛林集團擁有可量化的證據(jù)。進一步了解這項突破性的研究。 

1 阿伏伽德羅常量 

制造一個芯片，我們需要為它開發(fā)專門的制造工藝。然而，每個工藝實驗可能都要花費幾分鐘至幾個小時，然后還需要幾個小時準備用于測量（度量）的樣品。對于那些涉及到刻蝕或填充高深寬比特征的最有挑戰(zhàn)性的應用，通常在第二天才能得到結果，而且一整批可能要花費幾千美元。按一年計算，這些步驟極其昂貴且耗時。 

十多年來，Rick Gottscho博士一直將這一工藝開發(fā)中的問題稱為“泛林定律”（盡管這不僅僅是泛林的問題），即在所有可能的配方組合中尋找最佳配方越來越具挑戰(zhàn)性。對“摩爾定律”說法的借鑒也暗示了這個問題正變得棘手，工程師在開發(fā)晶圓工藝時可調(diào)整的排列組合數(shù)量已經(jīng)超過了100萬億（即10^14），這是一個天文數(shù)字。 

l  隨著晶圓工藝變得愈加復雜，現(xiàn)在排列組合的數(shù)量可能正在接近10^23（對于核心部分來說正接近阿伏伽德羅常量的數(shù)量級）。 

Rick表示：“參數(shù)空間的排列組合數(shù)量已經(jīng)達到阿伏伽德羅常量的數(shù)量級，我們無法承擔測試其中的所有選項，這是不可能的。事實上，你甚至無法為大數(shù)據(jù)分析創(chuàng)建足夠的數(shù)據(jù)集。一百批實驗需要花費近50萬美元和半年時間，而這在大數(shù)據(jù)世界中只是滄海一粟?！?nbsp;

2 虛擬比賽 

研究論文的主要作者、泛林集團首席技術官辦公室的資深技術總監(jiān)Keren Kanarik回憶道：“多年來，數(shù)據(jù)科學家一直表示他們可以構建算法來幫忙解決‘泛林定律’并開發(fā)可制造的工藝?！盞eren也曾是一名工藝工程師，她深刻理解工程師們的難題?！暗覀?nèi)绾沃肋@些程序優(yōu)于人類呢？我們拿什么與這些程序作比較呢？基準在哪里呢？” 

正因如此，Keren萌生了進行比賽的想法。她想到了Garry Kasparov和Deep Blue（深藍）之間那場著名的國際象棋比賽，并認為我們的專業(yè)工藝工程師可以充當Garry的角色。不過，使用哪個工藝呢？  

l  在實驗室中進行這項比賽是不切實際的，因為它花費的時間太長、成本太高，而且會有太多變量影響研究結果。

l  Rick是Keren的上司，他建議進行虛擬比賽，這樣無論多少玩家都能在同樣的工藝上進行多次比賽。

l  繼2019年創(chuàng)建原型、并在2020年歷時三個多月創(chuàng)建出更加成熟的版本之后，虛擬刻蝕工藝誕生了。 

這個虛擬工藝可以讓人類與算法之間進行比賽，從而評估不同算法之間、算法與人類工程師間的對抗。 

Keren解釋說：“虛擬環(huán)境讓我們能完全掌控比賽，并實現(xiàn)系統(tǒng)化的評估。” 

比賽中所用虛擬工藝的示意圖。虛擬工藝的輸入是控制等離子體與硅晶圓之間相互影響的“配方”。對于給定的配方，模擬器會輸出指標以及晶圓上輪廓的橫截面圖。目標輪廓與不符合預期的其他輪廓示例會一同進行展示。比賽的目標是以最低的目標成本找到合適的配方。 

3 泛林得到了顛覆性的研究結果 

泛林的研究證實，只靠機器還不能完成專業(yè)工藝工程師的工作；如果機器和編寫算法的數(shù)據(jù)科學家沒有任何專業(yè)工程師所提供的領域知識，機器遠遠不能打敗人類。換句話說，人類工程師對于尋找晶圓工藝的正確配方仍然至關重要。 

但在特定條件下的人機協(xié)作中，計算機算法可以而且最終也確實打敗了人類工程師。 

由論文中的“方法”定義的進度追蹤器對軌跡進行了監(jiān)測。當進度追蹤器顯示為0時，表示目標達成。高級工程師的軌跡標綠，初級工程師的軌跡標藍。圖中也特別突出了獲得比賽勝利的專家（即高級工程師 1）的軌跡，并標出“先人后機”策略中A到E幾個轉(zhuǎn)移點。 

泛林的研究結果指出了一條通過結合人機優(yōu)勢大幅降低目標成本的道路。文章的幾位作者總結道：“通過這個方法，我們將利用這些半導體工藝所推動的計算能力，加速半導體生態(tài)系統(tǒng)中的一個關鍵環(huán)節(jié)。實際上，就像著名畫家埃舍爾的作品《互繪的手》，人工智能也將進行自我創(chuàng)建?！?nbsp;

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