NVIDIA muestra cómo Lam Research, Applied Materials y Siemens usan su IA para acelerar la fabricación de chips

Lam Research ha demostrado que puede predecir en milisegundos cómo se comporta el plasma, el gas cargado eléctricamente que se usa para grabar los circuitos en las obleas de silicio, frente a los días que requiere una simulación completa de ese proceso. Este es tan solo uno de los ejemplos que pone NVIDIA para explicar lo que denomina fábrica definida por IA. ¿A qué se refiere exactamente?

En pocas palabras, se trata de una planta de semiconductores en la que la simulación acelerada, los modelos entrenados con física, los agentes de IA y los gemelos digitales ayudan a los ingenieros a tomar decisiones antes de hacer pruebas físicas.

Y es que, según explica la compañía, cada experimento en una línea de producción es lento y caro. Por si fuera poco, algunos análisis, como averiguar el origen de un defecto o cómo reaccionará un material a un nuevo paso del proceso, pueden prolongarse varios días.

En el caso de Lam Research, la herramienta empleada es PhysicsNeMo, un marco de NVIDIA para crear modelos de IA que aprenden de las leyes físicas y que, por tanto, no necesitan resolver todas las ecuaciones cada vez que se cambia un parámetro.

Simulaciones hasta 35 veces más rápidas

El resto de casos se centran en acelerar simulaciones que ya existían. Por ejemplo, COMSOL está especializada en software multifísica. Así es como se modela cómo interactúan el calor, la electricidad y las tensiones mecánicas. Ahora, acelera hasta diez veces sus simulaciones para fabricación de semiconductores gracias a la biblioteca cuDSS de NVIDIA.

Applied Materials obtiene una mejora similar en su plataforma Ginestra frente a hacerlo solo con CPU, mientras que su plataforma ACE+, combinada con PhysicsNeMo, ejecuta las simulaciones de topografía hasta 35 veces más rápido.

Por su parte, Siemens está integrando cuLitho en su software de litografía Calibre, con aceleraciones de hasta 17 veces en algunas de las cargas de trabajo principales. La litografía computacional calcula cómo se imprimen los patrones de los circuitos sobre el silicio. En este sentido, NVIDIA asegura que, a escala de producción, esos cálculos son demasiado pesados para completarse solo con CPU.

NVIDIA también habla de los agentes de IA y las copias digitales de las fábricas

Los agentes de IA también están presentes en todo este despliegue de IA. Una de las empresas que fabrica equipos de pruebas de chips utiliza agentes de NVIDIA NeMo Switchyard para automatizar un paso concreto, a saber, elegir qué modelo de IA aplicar a cada tarea en la planta de pruebas. Según NVIDIA, se trataba de un proceso manual y secuencial que podía llevar horas y que ahora se resuelve en minutos.

De nuevo, Applied Materials crea con las bibliotecas de NVIDIA Omniverse gemelos digitales de fábricas completas, que son réplicas virtuales como las que ves en la imagen superior. Con ellas, se puede simular el movimiento de materiales, detectar cuellos de botella y evaluar distintas distribuciones y estrategias de funcionamiento antes de aplicarlas en la planta real.

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