Alsemy Acelera a Modelagem de Chips de Meses para Minutos com IA Informada por Física

Para remover esse gargalo, a Alsemy desenvolveu a Alsis, uma plataforma de modelagem de dispositivos orientada por IA que combina redes neurais com restrições físicas explícitas, permitindo modelos baseados em física que aprendem diretamente com dados I–V e C–V, respeitando o comportamento do dispositivo subjacente. Em paralelo, a Alsemy criou o Alsphere para modelagem estrutural e de processos, com uma variante específica para tela, o DPS, desenvolvido em conjunto com a LG Display.

A equipe treina grandes modelos pré-treinados, incluindo um modelo Retarget e um modelo C–V, usando GPUs NVIDIA RTX 3090 em uma infraestrutura híbrida que combina sistemas locais com a experiência de Cloud da Amazon Web Services e do Google Cloud Platform. Usando o NVIDIA PhysicsNeMo juntamente com o PyTorch acelerado por CUDA, a equipe da Alsemy é capaz de iterar rapidamente por meio de diferentes arquiteturas de modelos durante o desenvolvimento de modelos e reduzir o custo do treinamento de modelos em larga escala e informados por física. A rápida ideação e experimentação usando módulos prontos para uso do PhysicsNeMo permitiram que a equipe de pesquisa e engenharia de IA de seis pessoas (e crescente) operasse como uma fábrica de modelagem de IA focada para clientes de semicondutores.

Uma vez treinados, os modelos Alsis são geralmente implantados para inferência baseada em CPU em ambientes de clientes, o que significa que os fabricantes de chips se beneficiam do treinamento acelerado por GPU sem a necessidade de revisar sua infraestrutura de produção. Os parceiros também podem treinar redes neurais personalizadas diretamente dentro da Alsis com seus conjuntos de dados I–V proprietários, oferecendo uma maneira controlada e segura de codificar seu know-how de processo em modelos de dispositivos de alta precisão. Em implantações, os modelos pré-treinados e específicos do cliente da Alsis geralmente são executados lado a lado para apoiar simulações em nível de circuito e avaliação de desempenho de dispositivos em fluxos de produção.

O workflow de IA da Alsemy com tecnologia NVIDIA e baseado em física transformou a modelagem de dispositivos semicondutores de um processo lento e exclusivo para especialistas em um mecanismo rápido e orientado por dados para fábricas de P&D e produção. Onde os modelos de linha de base baseados em física levavam anos para serem criados e semanas ou meses de ajuste manual de parâmetros por dispositivo, a Alsemy agora oferece soluções completas de modelagem em apenas algumas semanas de treinamento acelerado por GPU, seguido de inferência de um segundo e aproximadamente 10 minutos de ajuste fino específico do cliente. Esse movimento comprime o tempo de modelagem de forma tão significativa que as equipes podem iterar rapidamente em novas arquiteturas de dispositivos, permitindo loops DTCO mais rápidos e roteiros de tecnologia mais agressivos em clientes como SK hynix, LG Display e National Nano Fab Center.

O feedback da estreita colaboração com a SK hynix indica que a precisão do modelo da solução da Alsemy é comparável à de um engenheiro de processos altamente experiente, destacando três vantagens principais: redução do tempo de conclusão de P&D com automação, prevenção de erros humanos que podem impactar a qualidade e o desempenho do produto e viabilização de melhorias adicionais no processo de P&D assistido por IA. No National Nano Fab Center, pesquisadores de P&D e empresas menores podem acessar mais facilmente os recursos da fábrica, criando primeiro um Gêmeo Digital de seu processo, melhorando significativamente suas chances de sucesso do produto “de uma só vez”. Esses resultados são especialmente significativos em um ambiente em que, como observa o Dr. Jun-Mo Yang, cientista principal de pesquisa do National Nano Fab Center, “A importância da IA de Manufatura e da IA física é amplamente reconhecida, [mas] revolucionar os sistemas de P&D de alta tecnologia continua sendo extremamente desafiador” devido a processos legados e acesso limitado a conjuntos de dados industriais reais.

A Alsphere também está sendo adotada como modelo padrão de previsão de processos para a “BANDI”, a plataforma nacional de dados de semicondutores e telas que a NNFC está criando com a KISTI, abrindo as portas para um uso mais amplo em programas de P&D com financiamento público.

Para os clientes da Alsemy, o impacto aparece diretamente nos resultados comerciais. A redução dos tempos de desenvolvimento de processos e do tempo de lançamento do produto no mercado, a queda dos custos de P&D e a melhor precisão dos modelos apoiam maior rendimento. Como a Alsis pode ser rapidamente ajustada com dados de clientes e executada em CPUs, as fábricas mantêm os conjuntos de dados confidenciais no local, ao mesmo tempo em que ainda se beneficiam do treinamento acelerado por GPU da NVIDIA. Essa abordagem oferece à Alsemy uma visibilidade rara sobre desafios reais de Manufatura e, usando o NVIDIA PhysicsNeMo como base, permite modelos de IA escaláveis e informados por física para semicondutores — preparando o terreno para uma colaboração de longo prazo que avança tanto os cronogramas dos clientes quanto o ecossistema mais amplo do PhysicsNeMo.

Olhando para o futuro, a Alsemy planeja continuar expandindo sua biblioteca de grandes modelos informados por física e refinando o Alsis para oferecer suporte a mais tipos de dispositivos, nós e workflows específicos do cliente. À medida que as tecnologias de processo avançam e a complexidade do design aumenta, a combinação de GPUs NVIDIA, PhysicsNeMo e a experiência em domínio da Alsemy posiciona a empresa para se tornar um parceiro central de modelagem de IA para empresas de semicondutores que querem manter seus cronogramas no caminho certo.

Com contratações adicionais de pesquisadores e engenheiros de IA e adoção crescente entre os principais fabricantes de chips sul-coreanos, a Alsemy está preparando um futuro no qual a modelagem orientada por IA é uma parte padrão do desenvolvimento de dispositivos, ajudando o setor a agir mais rapidamente, mantendo a precisão que ele exige. Olhando para o futuro, a Alsemy planeja estender sua liderança em física de IA para a IA baseada em agentes, usando agentes pré-treinados que absorvem conhecimento de física e realizam previsão e otimização de forma autônoma para transformar o paradigma do processo de P&D de semicondutores e telas.