Miért fontos az intelligens állapotfigyelés az elektromos gépeknél gépi tanulás segítségével?

Az elektromos gépek állapotfigyelése és hibafelismerése kiemelt fontosságú, mivel ezek az eszközök központi szerepet játszanak számos iparágban, például a gyártásban és az energiatermelésben. A gépek megfelelő működésének biztosítása nemcsak a hatékonyság növelését jelenti, hanem jelentős költségmegtakarítást is eredményezhet, mivel elkerülhetők a drága javítások és leállások. Az intelligens állapotfigyelés, amely a gépi tanulásra alapozva működik, lehetőséget ad arra, hogy valós időben figyeljük és elemezzük az elektromos gépek teljesítményét, így proaktívan előre jelezhetjük a meghibásodásokat.

A gépi tanulás alkalmazása az állapotfigyelés területén lehetővé teszi, hogy a gépek működési adatait olyan algoritmusok dolgozzák fel, amelyek képesek tanulni a hibás működés és az optimális teljesítmény közötti különbségeket. Ezáltal a hagyományos, manuális elemzésekkel szemben sokkal gyorsabb, pontosabb és megbízhatóbb módon végezhetjük el a hibafelismerést. Az algoritmusok képesek felismerni a gépek működésében bekövetkező szokatlan mintákat, amelyeket emberi szakemberek esetleg nem is észlelnének.

A gépi tanulás különböző módszereket kínál a gépek állapotának figyelemmel kísérésére. Az egyik legismertebb és legelterjedtebb módszer a felügyelt tanulás, amely során a rendszer előre meghatározott címkékkel ellátott adatokon tanul. A címkék azok a jelzések, amelyek azt mutatják, hogy egy adott gépi működés normális vagy hibás volt. A tanulás során az algoritmusok képesek azonosítani a működési rendellenességeket, és előre jelezni a meghibásodásokat, így segítve a karbantartási döntéseket.

Emellett a nem felügyelt tanulás, amely az adatokat címkék nélkül dolgozza fel, szintén alkalmazható az állapotfigyelésben. A nem felügyelt tanulás során a gépi tanuló algoritmusok saját maguk próbálják megtalálni az adatstruktúrák és a mintázatok közötti összefüggéseket. Ezt a módszert gyakran használják az olyan helyzetekben, amikor nem áll rendelkezésre címkézett adat, vagy amikor a hibák típusai túl sokfélék ahhoz, hogy mindegyiket előre meghatározzuk.

A gépi tanulás alkalmazása nemcsak a meghibásodások előrejelzését teszi lehetővé, hanem a gépek életciklusának optimalizálását is. Az algoritmusok segíthetnek abban, hogy a karbantartást ne csak akkor végezzük el, amikor egy hiba már bekövetkezett, hanem már a potenciális problémák jelei alapján. Így a karbantartási intervallumok rugalmasan alakíthatók, és csak a szükséges esetekben kerül sor javításra, ami jelentősen csökkentheti a költségeket és növelheti az üzemidőt.

Fontos megjegyezni, hogy az intelligens állapotfigyelés nem csupán egy egyszerű technológiai újítás. Az alkalmazott gépi tanulás alapú megoldások folyamatos finomítást igényelnek. Az algoritmusok és modellek hatékonysága nagy mértékben függ az adatminőségtől, amely a mérési rendszerek által gyűjtött adatok megbízhatóságától függ. A megfelelő adatok összegyűjtése és előkészítése alapvető fontosságú a pontos és megbízható hibafelismerő rendszerek kialakításához.

Ezen kívül érdemes megemlíteni, hogy a gépi tanulás alkalmazása az állapotfigyelésben nem jelenti azt, hogy a szakemberek szerepe eltűnik. Bár az algoritmusok képesek előre jelezni a hibákat, a végső döntést és az intézkedéseket továbbra is szakembereknek kell hozniuk. Az algoritmusok által nyújtott előrejelzések és javaslatok azonban nagymértékben segíthetnek abban, hogy a szakemberek gyorsabban és pontosabban reagáljanak a gépi hibákra.

Hogyan segíthet a mélytanulás a félvezetőgyártás minőségellenőrzésében?

A félvezetőipar folyamatos fejlődése és az új technológiák alkalmazása döntő szerepet játszik a 21. századi számítástechnikai forradalom előmozdításában. Az iparági előrelépések, mint például az EU Chips Demonstration Act (2023) és az amerikai CHIPS and Science Act (2022), jelentős állami támogatásokat biztosítanak a félvezető chipek gyártásának és fejlesztésének elősegítésére. A nagy teljesítményű félvezetők egyre nagyobb szerepet kapnak, különösen az olyan alkalmazásokban, mint a mesterséges intelligencia, amelyek hatalmas feldolgozási kapacitást igényelnek.

A félvezetőgyártás egyik legnagyobb kihívása a minőségellenőrzés és a pontos mérési eljárások alkalmazása. Az iparág fejlődése során folyamatosan bonyolódnak az eszközök, ami magas szintű mérési és tesztelési módszereket igényel. A mélytanulás, különösen a konvolúciós neurális hálózatok (CNN), új lehetőségeket kínálnak ezen a területen, mivel képesek hatékonyan felismerni a gyártási hibákat, csökkenteni a tesztelési időt és javítani az ipari standardokat.

A hagyományos minőségellenőrzési módszerek, amelyek gyakran emberi felügyeletet igényelnek, nem mindig biztosítanak elégséges megbízhatóságot, különösen a modern, bonyolult félvezető szerkezetek gyártásakor. Az iparági eszközök folyamatos fejlesztésére van szükség, hogy képesek legyünk pontosan mérni a félvezetők tulajdonságait, mint a rétegvastagság, az anyagösszetétel, az elektrikus jellemzők és az elrendezés pozíciója.

A mélytanulás alkalmazása, különösen a CNN-ek segítségével, lehetővé teszi a félvezetők felületi hibáinak automatikus felismerését és osztályozását. Ez az új megközelítés jelentősen javíthatja a gyártás során alkalmazott vizsgálati eljárásokat, csökkentve az emberi hibákat és növelve a tesztelési folyamatok sebességét. A CNN-ek képesek felismerni a kisebb, mikroszkopikus hibákat is, amelyek a hagyományos módszerekkel nehezen észlelhetők.

Ezen kívül a virtuális metrológia (VM) alkalmazása is egy új irányt jelent a félvezetőipari tesztelésben. A VM nemcsak hogy csökkenti a szükséges tesztelési eszközök számát, de képes szimulálni a gyártási folyamatokat, így előre jelezheti a késztermékek minőségét. Ez a módszer különösen hasznos lehet azokban az esetekben, amikor nem minden egyes darabot lehet alávetni valós metrológiai vizsgálatoknak. A VM alkalmazásával csökkenthetők a költségek, miközben a gyártási pontosság javul.

A félvezetőipar számára alapvető fontosságú a fejlett mérési és minőségellenőrzési rendszerek folyamatos fejlesztése. A technológiai fejlődés nemcsak új eszközöket és eljárásokat igényel, hanem új módszereket is, amelyek képesek gyorsabban és pontosabban értékelni a gyártási folyamatokat. A jövőben a virtuális metrológia és a mélytanulás alkalmazása valószínűleg még nagyobb szerepet fog kapni, hiszen a méretezett félvezető eszközök továbbra is egyre bonyolultabbá válnak.

A fejlesztések irányai, mint a 3D bundling, szilícium fotonika és a heterogén kombinációk alkalmazása mind hozzájárulnak ahhoz, hogy a félvezető eszközök egyre kisebbek és összetettebbek legyenek, miközben a minőségellenőrzés és a megbízhatóság folyamatosan fejlődnek. A jövő kihívása, hogy minden egyes alkatrész minőségét képesek legyünk valós időben és a legnagyobb pontossággal mérni, elérve a lehető legkisebb hibahatárt.

A mélytanulás alkalmazása ezen a területen tehát nemcsak a gyártási hatékonyság növelését szolgálja, hanem a félvezetők minőségének javítását is biztosítja. Ahogy a félvezető ipar egyre bonyolultabbá válik, úgy a jövőben a mesterséges intelligencia és a fejlett mérési technikák összekapcsolására lesz szükség ahhoz, hogy fenntartható és megbízható gyártási folyamatokat biztosíthassunk.

Hogyan lehet mesterséges intelligenciát alkalmazni a félvezetőipari folyamatok optimalizálásában?

A következő lépés a regressziós modellezés, ahol a modelleket arra képzik ki, hogy előre jelezzék az eszközök ET-specifikációját a feldolgozási paraméterek alapján. Az auto-regressziós modellt választják a magas illeszkedés miatt, amely lehetővé teszi a szurrogát modellek alkalmazását közvetlen TCAD szimulációk helyett, ezzel jelentősen csökkentve a számítási költségeket az iteratív optimalizálási folyamatok során. Az optimalizálási eljárás során genetikai algoritmust (GA) alkalmaznak a globális minimum hatékony keresésére, széles megoldási tér feltérképezésével. A többcélú probléma kezelésére súlyozott összegzésű illeszkedési pontokat használnak, biztosítva, hogy a különböző eszközparaméterek egyszerre kerüljenek optimalizálásra. A Pareto-hozam különböző részeinek vizsgálata érdekében a genetikai algoritmus több különböző kezdeti pontból indítja az optimalizációt. A TCAD szimulációkat az optimalizált folyamatparaméterek hatékonyságának ellenőrzésére használják, biztosítva, hogy az ajánlott módosítások nemcsak elméletben, hanem gyakorlatban is alkalmazhatók.

Az AI-által vezérelt új típusú hitelesítő rendszerek biztonsági problémáira reagálva a cikk bemutatja a NN PUF (neural network physically unclonable function) alkalmazását a SAKURA-G FPGA értékelő kártyán. A NN PUF előnyös módon kihasználja a nagyszabású integrált áramkörök (LSI) gyártásából adódó változatosságot, így egyedi azonosítókat hoz létre az eszközök hitelesítésére a neurális hálózat és a fizikailag nem klónozható funkció (PUF) ötvözésével. Az értékelés az előállított azonosítók véletlenszerűségét, állandóságát, diffúzióját és egyediségét vizsgálja. A PUF rendszer működése a válaszok kihívás- és válaszpárokkal történő generálásával valósul meg, ahol a gyártási különbségek az áramkörökben jelentkező jelpropagációs késleltetésekkel együtt az eszközök egyedi azonosítóit generálják.

A filmvastagság mérésének előrejelzésére alkalmazott metodológia új megközelítést kínál a CVD (kémiai gőzfázisú lerakás) folyamatokban. A javasolt megoldás, amely a lasso-Gaussian folyamatregressziót (LGPR) alkalmazza, figyelembe veszi a termelési paramétereket és a gyors és pontos előrejelzéseket valós időben biztosít. A rendszer képes az előrejelzések bizonytalanságainak mérséklésére és a kis mintaszámokkal rendelkező, magas dimenziójú adatok kezelésére, amely által sokkal stabilabb és pontosabb eredményeket ad, mint a hagyományos megoldások. Ezen kívül az LGPR alkalmazása lehetővé teszi az abnormális körülmények korai felismerését és a statisztikai folyamatellenőrzést, ezzel biztosítva a félvezetőipari gyártás minőségét és hatékonyságát.