La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son las palancas sobre las que se basará la innovación en un sector tan competitivo como la fabricación de semiconductores.
El volumen de dispositivos que incorporan semiconductores se está multiplicando en los últimos años. Además de los dispositivos que tradicionalmente albergan este tipo de componentes, los semiconductores se están convirtiendo en elementos indispensables en los dispositivos, vehículos, etc. del Internet de las cosas. No es de extrañar que muchos fabricantes de automóviles hayan tenido que recortar la producción este año ante la ausencia de microchips.
Esta situación está presionando al sector, que se encuentra al límite de su producción, por lo que hay que buscar soluciones. Y la respuesta está en la aplicación de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML).
Los fabricantes de semiconductores están trabajando incansablemente para acortar los ciclos de desarrollo para llevar nuevos productos al mercado más rápido y seguir siendo competitivos. Sin embargo, innovar consume muchos recursos, ya que los costos aumentan drásticamente a medida que se reducen las estructuras.
Según los expertos de McKinsey, los costos de I + D para el desarrollo de un chip aumentaron de $ 28 millones para el nodo de 65 nanómetros a aproximadamente $ 540 millones para el nodo de 5 nm. Además, los costos de construcción para los mismos nodos aumentaron de $ 400 millones a $ 5.4 mil millones.
Por lo tanto, la industria de los semiconductores necesita aumentar su productividad en investigación, diseño de chips y fabricación, razón por la cual ya está apoyando la IA y el ML. Según un estudio de la consultora, la contribución de estas tecnologías a los beneficios de los fabricantes de semiconductores se sitúa entre 5.000 y 8.000 millones de euros al año.
Aunque esta es una cifra considerable, McKinsey cree que representa solo el 10% del potencial total que la IA y el ML podrían tener en esta industria. Se estima que estas tecnologías podrían generar entre $ 35 mil millones y $ 40 mil millones anuales en solo dos o tres años fiscales. Y mirando a largo plazo, esa cifra podría aumentar de $ 85 mil millones a $ 95 mil millones por año.
En perspectiva, estos números representan aproximadamente el 20% de los ingresos actuales de la industria, que actualmente se encuentran en alrededor de $ 500 mil millones por año, y casi lo mismo que sus gastos de capital en 2019: $ 110 mil millones.
La consultoría especifica que AI y ML tienen aplicaciones en toda la cadena de valor de la industria de semiconductores, aunque el mayor impacto se ubicará en la fabricación. Por ejemplo, estas tecnologías mejorarán la precisión del grabado del chip y optimizarán el tiempo, mejorando los rendimientos y evitando posibles fallas. También ayudarán en la inspección visual de las obleas, garantizando la calidad del producto final mediante la detección de defectos en el proceso de producción.
También se destacará el uso de IA y ML en procesos de I + D, fruto de la automatización del diseño y verificación de chips. A partir de la identificación de patrones de falla, los algoritmos podrán comparar las estructuras de nuevos componentes con diseños existentes, ayudando a localizar el problema y optimizar el diseño.
Estas tecnologías también ayudarán a mejorar los procesos más allá de la fabricación. Por ejemplo, se utilizarán para ajustar con mayor precisión sus pronósticos sobre la evolución de la demanda del mercado o para optimizar su inventario y planificación de operaciones, compras y fabricación.
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