반도체 공정에 AI 적용…예측으로 실험·개발기간 줄인다
요약
반도체 제조는 포토, 식각, 박막 증착, 이온주입 등 수많은 공정이 연결된 고난도 작업으로, 공정마다 온도·압력·시간·가스 농도 등 변수가 작용하고 앞선 공정의 미세한 변화가 후속 공정 결과에 영향을 준다. 초미세화·고집적화 경쟟이 심화하면서 AI를 활용해 공정 결과를 예측하고 최적화하는 기술이 차세대 반도체 산업 경쟁력을 좌우할 핵심 기술로 부상하고 있다. 기존에는 숙련된 엔지니어의 경험에 의존해 공정을 조정해 왔다.
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국회에 제출된 KIOST 자료에 따르면 제주 북촌리 해역 아열대종 비율은 2015년 31.3%에서 2022년 52.4%로 늘었고, 신흥·사계·신창 해역도 절반 이상이 아열대종으로 나타났다. 국립수산과학원 자료를 보면 1968~2025년 한국 연근해 표층 수온은 약 1.6도 올라 전 지구…
어플라이드 머티어리얼즈와 인텔이 AI 반도체용 차세대 트랜지스터·인터커넥트·첨단 패키징 기술 개발을 위해 협력한다고 6일(현지시간) 밝혔다. 트랜지스터와 배선 공정부터 칩을 수직으로 쌓는 3D 적층 기술까지 공동 연구를 진행해 상용화를 앞당긴다는 계획이다. 연구는 어플라이드의 미국 실리…
서울AI허브 입주 스타트업 에이아이스타가 신소재 연구개발 과정을 지원하는 AI 서비스를 소개했다. 방대한 연구자료를 탐색하고 필요 정보를 찾는 데 드는 시간과 비용 부담을 줄이는 것이 목표다. 흩어진 연구자료를 하나의 구조로 연결하고, AI 예측과 후보 추천, 물리 기반 검증 기능을 제…
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- 온도
- 언어 모델이 다음 토큰을 선택할 때 확률 분포를 얼마나 평평하게 만들지 조절하는 샘플링 파라미터를 말한다.
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- GPU 확보 경쟁과 AI 인프라 투자 가속기사 14건
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