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概念：美國半導體設備制造商應用材料公司推出了使用人工智能和大數據技術的光學半導體晶圓檢測機。這些機器在芯片工廠中用于自動檢查芯片并檢測可能毀壞芯片的致命缺陷。這些芯片在完成之前通過數百個制造步驟形成，然后被切成用于電子產品的單個芯片。

中斷的性質：應用材料利用檢測機中的人工智能和大數據來檢測更多芯片，并檢測可能損壞芯片的高級缺陷。對于芯片制造商而言，這些技術將有助于及時檢測芯片的質量，從而在制造過程的整個生命周期中獲得更多收入和利潤。該公司提供了三種實時協同工作的解決方案，以更快、更好和更具成本效益地查找和分類缺陷。這些解決方案包括 Enlight 光學晶圓檢測系統，它將行業領先的速度與高分辨率和先進的光學技術相結合，以在每次掃描時收集更多的良率關鍵數據；ExtractAI 技術，通過從高端光學掃描儀產生的數百萬個噪聲信號中準確區分影響良率的缺陷來解決晶圓檢測問題；SEMVision eBeam 審查系統使用 ExtractAI 技術訓練 Enlight 系統，以對缺陷和噪聲進行分類和區分。這種光學檢測器聲稱速度快三倍，并且具有發現良率關鍵缺陷的敏感性。

展望：半導體技術正變得越來越復雜和昂貴。減少開發和提升先進制造工藝節點所需的時間對全球的芯片制造商來說可能價值數十億美元。例如，在存儲芯片方面，一周的停機時間會使年產量下降 2%。最重要的是，芯片的價格隨著時間的推移迅速下降，落后于計劃會嚴重損害收入。采用人工智能和大數據技術的應用材料解決了半導體行業的痛點，可以快速修復錯誤，從而減少時間和收入損失。

注明：文章來源 https://www.packaging-gateway.com/