Riassunto:
Poiché l'intelligenza artificiale continua a essere considerata uno strumento importante per cambiare il modello di ricerca e sviluppo dei semiconduttori, i dirigenti di TSMC hanno recentemente effettuato pubblicamente una valutazione più cauta delle capacità dell'intelligenza artificiale. Mi Yujie, co-direttore operativo di TSMC, ha affermato che sebbene l’intelligenza artificiale sia stata in grado di migliorare significativamente l’efficienza della progettazione dei chip e dello sviluppo del software, l’intelligenza artificiale non può ancora sostituire il ruolo centrale degli ingegneri umani nella creazione della prossima generazione di processi di produzione avanzati.
Mi Yujie ha espresso le opinioni di cui sopra in un evento correlato presso l'Università Nazionale di Taiwan. Parlando di intelligenza artificiale, l'ha paragonata a "un superuomo di tre anni". Sebbene abbia potenti capacità, manca ancora di giudizio maturo. Pertanto, gli esseri umani dovrebbero continuare a svolgere il ruolo di decisore finale quando si tratta di decisioni critiche e di esplorazione di territori sconosciuti.
Essendo una delle aziende produttrici di chip più avanzate al mondo, TSMC sta attualmente promuovendo la ricerca e lo sviluppo di futuri nodi di processo come A14 (livello 1,4 nanometri) e A12 più avanzato, e sta anche costruendo impianti di produzione corrispondenti. Per queste tecnologie di prossima generazione, Mi Yujie ritiene che l’intelligenza artificiale possa aiutare, ma non può dominare l’intero processo di ricerca e sviluppo.
Ha affermato che TSMC ha fatto ampio uso dell'intelligenza artificiale in molti campi, soprattutto nella programmazione del software. Poiché i compiti di programmazione sono relativamente standardizzati e la relazione tra input e output è chiara, gli strumenti di intelligenza artificiale esistenti hanno dimostrato un forte valore pratico.
Nel campo dello sviluppo dei chip, anche l'intelligenza artificiale gioca un ruolo sempre più importante. I partecipanti al settore, tra cui Synopsys, Cadence e alcune società cinesi EDA, hanno iniziato a utilizzare sistemi di agenti intelligenti per assistere il processo di automazione della progettazione elettronica. L’intelligenza artificiale può aiutare gli ingegneri ad analizzare e ottimizzare circuiti complessi composti da milioni o addirittura miliardi di transistor e può persino completare alcune attività più velocemente degli esseri umani.
Tuttavia, Mi Yujie ha sottolineato che la progettazione dei chip e la ricerca e lo sviluppo della tecnologia di produzione dei chip non sono la stessa questione. Nel processo di progettazione dei chip esistente, gli ingegneri si trovano ad affrontare regole chiare e una grande quantità di dati storici. L’intelligenza artificiale può ottimizzare continuamente i risultati imparando dall’esperienza esistente. Tuttavia, la situazione è completamente diversa quando gli sviluppatori devono creare nuovi nodi di processo mai esistiti prima.
Prendendo come esempio processi da 1,4 nm e più avanzati, i team di ricerca e sviluppo spesso devono affrontare un gran numero di variabili sconosciute. Molte proprietà dei materiali, metodi di produzione, strutture dei transistor e dettagli del processo devono ancora essere verificati e non esistono nemmeno dati sperimentali di base. In un tale ambiente, l’intelligenza artificiale non dispone di una base di dati per l’apprendimento e il riferimento, quindi il suo ruolo sarà significativamente limitato.
Mi Yujie ritiene che quando gli esseri umani entrano nella fase di esplorazione vera e propria, il processo di innovazione consiste essenzialmente nella scoperta di nuove leggi, piuttosto che nella semplice ottimizzazione dei processi esistenti. Per l’intelligenza artificiale, se non ci sono dati sufficienti, non può fare affidamento su esperimenti, esperienza e intuizione per superare continuamente confini sconosciuti come gli ingegneri umani.
Ha inoltre sottolineato che, anche se l'intelligenza artificiale continuerà a progredire in futuro, non sarà in grado di superare i limiti fisici dal nulla. Se le attrezzature, i materiali o i processi di produzione esistenti non riescono a raggiungere un determinato obiettivo tecnico, l’intelligenza artificiale stessa non troverà automaticamente una soluzione che trascenda le leggi della fisica. Ciò che realmente guida lo sviluppo di processi avanzati sono ancora le scoperte scientifiche e le pratiche ingegneristiche accumulate da un gran numero di ricercatori nel corso degli anni.
Oltre a parlare delle questioni relative all'intelligenza artificiale, Mi Yujie ha anche menzionato le sfide pratiche che l'espansione internazionale di TSMC deve affrontare. Egli ritiene che, rispetto alla costruzione di nuove fabbriche, anche trovare e coltivare eccezionali talenti dirigenziali in grado di gestire sistemi di produzione avanzati sia un problema importante nel processo di espansione all'estero.
Attualmente, l'industria globale dei semiconduttori si trova in un nuovo ciclo di crescita guidato dall'intelligenza artificiale. Allo stesso tempo, sempre più aziende stanno cercando di introdurre l’intelligenza artificiale nella progettazione, produzione e gestione operativa dei chip. TSMC ha già utilizzato l’intelligenza artificiale per monitorare i progressi nella costruzione delle fabbriche, migliorare la gestione della sicurezza e ridurre i rischi durante la costruzione di fabbriche da 1,4 nanometri.
Tuttavia, a giudicare dalla dichiarazione di Mi Yujie questa volta, l'atteggiamento di TSMC nei confronti dell'intelligenza artificiale non è ciecamente ottimista. Essendo uno degli sviluppatori dei processi più avanzati al mondo, l’azienda ritiene che l’intelligenza artificiale sia più adatta come strumento per migliorare l’efficienza e ottimizzare i processi, piuttosto che sostituire i migliori ingegneri nelle attività fondamentali di innovazione.
Mentre i processi avanzati continuano ad avvicinarsi ai limiti fisici, l'intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di aiutare gli esseri umani a correre più velocemente, ma sono ancora le scoperte scientifiche, le scoperte ingegneristiche e la creatività dei ricercatori a determinare la direzione della tecnologia dei semiconduttori di prossima generazione.
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