В мире, где технологии определяют границы возможного, ключевое преимущество — это способность быстро и точно превращать инновационные идеи в работающие решения. Мы предлагаем комплекс услуг, охватывающий весь жизненный цикл создания высокотехнологичных продуктов — от концепции до серийного производства.
Продукты и услуги
Мы — ваш надежный партнёр в создании микроэлектроники, обеспечивающий сквозную разработку, где каждый этап выполняется с бескомпромиссным вниманием к деталям и качеству. Доверьте нам свою идею — и получите готовое, конкурентное решение.
Искусственный интеллект. Решение обратных задач методами машинного обучения
Решение обратных задач методами машинного обучения:
- Требуется найти значения исходных данных, при которых достигается требуемый, наперед заданный, результат.
- Имеется набор больших данных, достаточный для обучения модели.
- Данные для обучения могут быть сформированы с помощью математической модели путем подачи на ее вход разнообразных входных данных и вычисления результатов, а также путем многократных измерений.
Примеры обратных задач в микроэлектронике:
- получение физических и геометрических параметров транзисторных структур по заданным электрическим характеристикам готового прибора – вольтамперной характеристике, диапазонам токов и напряжений;
- получение измененной геометрии элементов топологии с целью коррекции эффектов оптической близости при проектировании фотошаблонов для операций масочной фотолитографии;
- определение допустимых диапазонов измеряемых параметров на ранних этапах технологического процесса изготовления интегральных схем, обеспечивающих соответствие целевым электрическим характеристикам готового изделия.
Построение цифрового двойника системы-на-кристалле
Построение цифрового двойника системы-на-кристалле:
- консолидация цифровых двойников интегральных схем и технологии их изготовления;
- разработка недостающих физических, схемотехнических и других видов моделей для описания жизненного цикла интегральных схем;
- получение предиктивной аналитики и механизма анализа «что-если», в том числе для оценки надежности и наработки изделия на отказ, путем интеграции и обработки данных моделирования и измеренных данных.