Como a Modelagem Preditiva Pode Aumentar o Rendimento na Indústria de Semicondutores

A avaliação do desempenho de um modelo preditivo é comumente feita por meio da sua acurácia, que reflete a proporção de eventos identificados corretamente. A precisão é uma métrica importante, pois mede a resistência do modelo contra falsos positivos, o que é especialmente relevante quando alarmes falsos podem gerar custos elevados. A sensibilidade, ou recall, por sua vez, quantifica a capacidade do modelo de detectar todas as instâncias positivas, sendo crucial quando o objetivo é reduzir falsos negativos. Em situações em que há um desequilíbrio entre precisão e recall, o F1 score, que é a média harmônica entre ambas, surge como uma métrica útil para equilibrá-las e fornecer uma visão mais clara do desempenho do modelo.

No contexto da indústria de semicondutores, os modelos preditivos desempenham um papel fundamental, especialmente na estimativa de parâmetros de processos e previsão de taxas de rendimento. O Erro Absoluto Médio (MAE) é utilizado para medir o tamanho médio dos erros cometidos, oferecendo uma visão clara da precisão da previsão. O Erro Quadrático Médio (MSE), por sua vez, é mais sensível a grandes erros, pois penaliza mais severamente discrepâncias maiores, enquanto o Erro Quadrático Médio da Raiz (RMSE) é frequentemente usado por ter unidades que coincidem com a variável alvo, facilitando a interpretação do modelo.

Existem ainda outras métricas que vão além das tradicionais. A Curva ROC (Receiver Operating Characteristic) e as Curvas de Precisão-Recall são ferramentas que fornecem uma visão mais profunda do desempenho de modelos, especialmente em tarefas de classificação binária. A Área sob a Curva ROC (AUC-ROC) resume o desempenho do modelo em um único valor, enquanto a Curva ROC em si ilustra a relação entre a taxa de verdadeiros positivos e falsos positivos em diferentes limiares de decisão. Já a Curva de Precisão-Recall é particularmente útil em conjuntos de dados desbalanceados, oferecendo uma análise detalhada entre precisão e recall.

O processo de análise de desempenho do modelo é essencial para avaliar sua confiabilidade e identificar áreas para melhorias. Técnicas como validação cruzada, comparação de modelos e análise de erros são fundamentais nesse processo. A validação cruzada, por exemplo, divide o conjunto de dados em várias partes para treinamento e teste, fornecendo uma visão da robustez e estabilidade do modelo. Comparar modelos ajuda a determinar qual deles tem o melhor desempenho em dados de validação ou teste, enquanto a análise de erros explora os tipos e padrões dos erros cometidos, direcionando melhorias nas iterações subsequentes do modelo.

Além disso, a modelagem preditiva também é crucial para a otimização de processos de fabricação. Modelos preditivos podem identificar as melhores condições de processo, prever falhas de equipamentos ou necessidades de manutenção, e sugerir ajustes para melhorar a produtividade e o rendimento. Métodos como aprendizado por reforço e análise de séries temporais são empregados para otimizar parâmetros de processo de forma dinâmica, adaptando-se a mudanças nas condições de produção.

A manutenção preditiva, que visa maximizar o tempo de operação dos equipamentos e minimizar o tempo de inatividade, também se beneficia significativamente de modelos preditivos. Por meio da análise de dados de sensores, registros de equipamentos e históricos de manutenção, é possível antecipar falhas, identificar comportamentos anormais e planejar intervenções antes que ocorra uma falha catastrófica, utilizando técnicas como Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs).

A previsão e otimização do rendimento são objetivos centrais na fabricação de semicondutores, pois mesmo pequenos aumentos no rendimento podem resultar em benefícios econômicos substanciais. Modelos preditivos ajudam a estimar taxas de rendimento, identificar fatores que afetam a produção e sugerir áreas para melhorias. Ao analisar variáveis como qualidades dos materiais, fatores ambientais e parâmetros do processo, esses modelos empregam metodologias estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para otimizar os parâmetros do processo e reduzir a variabilidade, o que, por fim, resulta em maior rendimento e rentabilidade.

Por fim, a modelagem preditiva é essencial na detecção de falhas e análise de causas raízes, auxiliando na identificação de problemas que afetam o rendimento e a qualidade do produto. Modelos preditivos analisam dados de sensores, registros de equipamentos e dados históricos de desempenho para identificar anomalias e suas causas subjacentes, sugerindo medidas corretivas. O uso de sistemas especialistas, inferência causal e algoritmos de detecção de anomalias permite localizar as falhas, entender suas causas e aplicar correções focadas que aprimoram a estabilidade do processo.

Esses exemplos ilustram como a modelagem preditiva tem se mostrado flexível e útil para melhorar o rendimento, otimizar fluxos de trabalho e garantir a qualidade dos produtos na indústria de semicondutores. Ao empregar análises avançadas, algoritmos de aprendizado de máquina e expertise no domínio, as empresas de chips podem obter novas percepções, promover a excelência operacional e manter sua vantagem competitiva no mercado.

Como a Otimização do Dopagem e a Integração de Machine Learning Podem Aumentar a Sensibilidade dos BioFETs

Diversas variantes de BioFET (Field Effect Transistor Biológico) têm sido relatadas na literatura, com uma variedade de configurações e materiais sendo testados para aumentar sua sensibilidade e eficácia na detecção de biomoléculas. Os pesquisadores vêm explorando diferentes aspectos, como o comportamento dinâmico da tensão de limiar e outras variações dos parâmetros dos transistores. Recentemente, pesquisadores como Pratap et al. e Chakraborty et al. propuseram um design inovador de BioFET cilíndrico usando transistores sem junção e métricas de sensibilidade diversificadas para detectar biomoléculas. Além disso, outros estudos como o de Gao et al. demonstraram que nanofios FET operando na faixa de sub-limiar podem ser usados em aplicações de detecção de proteínas e pH.

A detecção de espécies bioquímicas pode variar em tamanho desde milímetros até femtômetros, o que impõe desafios significativos na construção de sensores que sejam suficientemente sensíveis para detectar essas substâncias de forma eficiente. Por exemplo, Dam et al. alcançaram uma robusta sensibilidade com um sensor de glicose baseado em FET, direcionado para a detecção de glicose oxidase, e Koshti et al. recentemente introduziram um sensor de FET para detectar o vírus COVID-19.

Contudo, até o momento, o estudo detalhado dos efeitos do fator de preenchimento sobre a sensibilidade do BioFET tem sido negligenciado, o que torna a investigação da influência desse parâmetro uma área importante de estudo. Além disso, a otimização das propriedades de dopagem para alcançar uma maior sensibilidade é uma das abordagens mais promissoras para melhorar o desempenho dos BioFETs.

Outra inovação recente, que tem ganhado destaque, é a utilização de algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning - ML) para melhorar a performance dos sensores biológicos. O ML, uma disciplina dentro da inteligência artificial (IA), permite que os computadores aprendam com dados e façam previsões ou decisões com base nessas informações. Essa capacidade é especialmente útil em biossensores, onde o ML pode analisar dados complexos gerados por sensores biológicos e melhorar a precisão das medições, além de automatizar processos de tomada de decisão.

A combinação de técnicas avançadas de dopagem e a utilização de algoritmos de aprendizado de máquina pode transformar os BioFETs em instrumentos poderosos para detectar e monitorar doenças, poluentes e toxinas com maior eficiência e precisão. A integração de ML na engenharia de BioFETs permite o controle mais eficaz do fluxo de portadores de carga, mantendo a integridade eletrostática, o que resulta em maior sensibilidade e melhor desempenho geral do sensor.

Os BioFETs cilíndricos, devido ao seu design com um gate envolvente, têm se mostrado uma escolha ideal para esse tipo de aplicação, pois proporcionam um controle eficaz do fluxo de carga e uma melhor integridade eletrostática. Para otimizar a sensibilidade desses dispositivos, o primeiro passo é calibrar o BioFET com valores padrão, como o uso de um gate de polisilício com uma função de trabalho de 4,96 eV, por sua simplicidade na fabricação e ampla faixa de temperatura operacional. Além disso, a técnica de deposição de óxido e a fabricação do dispositivo devem ser realizadas de maneira controlada, com processos como oxidação a seco, deposição de HfO2 e etching preciso para garantir a qualidade da camada de óxido e o bom desempenho do sensor.