Ora che l’interesse del pubblico si è risvegliato sull’intelligenza artificiale, il tema sembra essere fortemente polarizzato verso l’impiego da parte degli utenti finali. Le applicazioni industriali, dal canto loro, in molti campi sono già mature, soprattutto grazie ai modelli di utilizzo collegati al machine learning. Anche il campo dei microprocessori e della creazione di microchip in generale sta beneficiando delle applicazioni in questo campo. E, anche se molte di esse sono analoghe a quelle utilizzate in altri ambiti dell’automazione industriale, si tratta comunque di un fenomeno interessante perché, di fatto, la possibilità di produrre chip in modo sempre più efficiente ed economico apre la strada a una “democratizzazione della capacità di calcolo” che a sua volta rende accessibili in modo sempre più diffuso anche le stesse applicazioni legate all’intelligenza artificiale.
Analisi e ottimizzazione
In qualsiasi campo tecnologico, il meglio si ottiene quando ai computer o alle macchine digitali complesse si delegano i compiti eminentemente computazionali. Nel mercato dei chip bisogna considerare due evidenze: la prima è che i tempi di produzione sono un fattore strategico e la seconda è che in questo processo, ancora oggi, test, collaudi e perdite di rendimento incidono per il 30% sui costi di produzione.
Inserire analisi basate sull’intelligenza artificiale nel processo produttivo significa poter tagliare questi costi. Questo è possibile sia integrando l’esperienza di ingegneri e progettisti negli algoritmi (secondo i dettami dell’approccio human in the loop), sia effettuando analisi e correlazioni multidimensionali sulle diverse fasi della progettazione, prototipazione e produzione.
Inoltre, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono essere usati anche per lo sviluppo del prodotto, sia per quanto riguarda i nuovi microchip, sia per quanto riguarda le nuove versioni di quelli esistenti, proponendo ottimizzazioni migliori di quelle ottenibili con metodi tradizionali. Ricordiamo infatti che una delle modalità progettuali ampiamente utilizzate è la Digitised Product Definition, ovvero la definizione digitale del prodotto. Nel campo dei microchip, vista la complessità progettuale intrinseca, questa assume una valenza completamente nuova, in cui la capacità di calcolo offerta dagli algoritmi di IA costituisce un enorme valore aggiunto. Se già oggi i progettisti fanno largo uso di software di progettazione e ottimizzazione dedicati, infatti, l’uso dell’intelligenza artificiale a supporto della progettazione può aiutare il processo. In ultima analisi, ricorre un tema piuttosto chiaro: quando si tratta di lavorare con enormi moli di numeri, questi sistemi esprimono il massimo del loro potenziale.
Infine, sempre per quanto riguarda l’ottimizzazione dei processi e dei prodotti, i sistemi di intelligenza artificiale iniziano a trovare impiego nell’ispezione visiva dei wafer di silicio. Grazie all’uso di telecamere ad alta risoluzione, è possibile individuare difetti che prima passavano inosservati, riducendo il numero di pezzi difettosi introdotti sul mercato.
Sensori e misurazione
L’ispezione visiva ci porta verso il secondo campo in cui l’intelligenza artificiale sta cambiando il mercato dei chip, ovvero il monitoraggio e la raccolta dei dati. Oltre ad abilitare l’automazione del controllo qualità, i dati così raccolti possono convergere all’interno di sistemi di business intelligence esattamente come accade oggi in tutti i principali settori produttivi su larga scala. L’uso di questi nuovi sistemi di monitoraggio e misurazione è di gran lunga più affidabile delle ispezioni visive e degli altri metodi convenzionali. Anche in questo caso, introdurre sul mercato una percentuale più bassa di prodotti difettosi ne riduce, indirettamente, il costo.
Definizione digitale del prodotto
Abbiamo accennato in precedenza alla possibilità di applicare alla produzione di microchip la Digitised Product Definition. Ritorniamo per chiarire due concetti: il primo è che non si tratta esclusivamente della progettazione, che ormai avviene in modo digitale praticamente in ogni settore. La definizione digitale del prodotto prevede, infatti, l’uso del digitale anche per le fasi prototipali, per esempio attraverso l’uso del digital twin, e si estende anche alla definizione del processo produttivo.
Il risultato è un considerevole abbattimento dei costi e dei tempi per il raggiungimento del mercato, ma non solo. Tempi più rapidi e costi più contenuti permettono di investire più risorse nel far collimare la domanda con le possibilità produttive. Come in molti altri campi, anche la produzione di microchip diventa quasi “on demand”: i prodotti che arrivano sul mercato sono sempre più calibrati sulle richieste contingenti del mercato.
La logistica di nuova generazione
Accenniamo rapidamente ad alcuni vantaggi che, pur essendo aspecifici e validi praticamente per ogni settore, giocano un ruolo fondamentale anche nell’industria dei microchip: l’ottimizzazione del packaging, per esempio, ma anche una gestione ottimizzata dell’inventario, sia per quanto riguarda le materie prime a disposizione, sia per quanto riguarda la movimentazione dei prodotti finiti.
Inoltre, in un campo che fa ampio uso di materie prime pregiate come le terre rare, la fase di procurement è particolarmente importante. Sfruttare l’Intelligenza artificiale per acquistare meglio è un vantaggio strategico che assume un significato nuovo in questo ambiente.
Il futuro della produzione di microchip
Lo sviluppo delle tecnologie di analisi e produzione è destinato a portare le aziende, in particolare quelle in cui i costi produttivi sono elevati e le materie prime costose, a ridurre sprechi e rifiuti. Per questo motivo è facile prevedere un approccio sempre più data driven, in cui l’intelligenza artificiale sarà sempre più protagonista.
In realtà, il principale condizionamento del mercato dei microchip nel breve periodo deriverà principalmente dalla domanda, pur essendo sempre correlato allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. I grandi player del mercato, per esempio Intel, infatti, offrono già processori con funzionalità IA integrate. La domanda di questo tipo di tecnologie sarà sempre maggiore e totalizzante.
Volendo cercare un’analogia, è possibile immaginare che avvenga qualcosa di simile all’avvento dei microcontrollori per il mercato dell’elettronica a componenti discreti. Un riposizionamento della domanda che porterà inevitabilmente i produttori a rivedere la loro offerta. E in cui, per chiudere il cerchio, sarà l’intelligenza artificiale stessa a svolgere un ruolo centrale nella progettazione dei prossimi prodotti.
