Машинное обучение поможет справиться с дефицитом чипов

Учёные Аргоннской национальной лаборатории (Чикаго, США) разработали специальные алгоритмы машинного обучения, призванные оптимизировать нанесение тонких плёнок на полупроводники. Сочетание нового программного обеспечения и техники позволяет создавать идеальные условия для ускоренного производства таких плёнок.

В настоящее время большинство производителей использует технологию осаждения атомного слоя (ALD), помещая образцы в химический реактор, а затем доставая их для проведения различных замеров. В Аргоннской национальной лаборатории создали первую систему замкнутого цикла, способную не только самостоятельно проводить эксперименты и анализировать их результаты, но и предлагать новые эксперименты на основе полученных данных. Грубо говоря, машины под руководством человека стали настолько умны, что уже сами думают над тем, как оптимизировать производство своих ключевых компонентов — «мозгов», то есть микрочипов.

Научные сотрудники Аргоннской лаборатории уверены в том, что машинное обучение — неотъемлемая часть современной промышленности. В том числе — непосредственно производства, а не только научно-исследовательских работ. До недавнего времени распознавание изображений и звука было ключевым направлением машинного обучения, но теперь machine learning применяется и в различных специализированных проектах — от медицины до создания hi-tech компонентов.

Прорыв в сфере технологии осаждения атомного слоя поможет компаниям экономить время и деньги при создании наноплёнок, толщина которых зачастую не превышает одного атома. Это позволит оптимизировать производство не только микрочипов, но и, например, солнечных панелей и литиевых аккумуляторов, то есть ключевых компонентов «зелёной» трансформации мировой экономики.

В процессе ALD (осаждения атомного слоя) два химических пара, называемых «прекурсорами», осаждаются на поверхности внутри реактора, создавая тонкую плёнку. Казалось бы, звучит не так уж и сложно. Однако стоит учитывать, что сегодня нужна 3D-архитектура и наноразмеры, что превращает подобное производство в настоящее искусство. Состав химических компонентов, строение реактора, температура, давление, десятитысячные доли секунды — всё имеет значение. Повторимся: толщина плёнки — один атом, и такие величины сегодня лучше доверить компьютеру, пускай и под контролем человека.

Любопытно, что современные научные исследования в области ALD в США идут при содействии оборонного агентства DARPA — того самого, благодаря которому сегодня у всего мира есть интернет. Инициатива DARPA получила название «Возрождение электроники». Её цель — догнать и перегнать Китай в области как микрочипов, так и суперкомпьютерных макрокластеров. Проект Аргоннской лаборатории в сфере оптимизации производства микрочипов в конечном итоге будет передан в частный сектор. В качестве наиболее вероятного бенефициара эксперты называют Intel.

Главным достижением лаборатории стала интердисциплинарная технология на стыке ALD и машинного обучения. Для производства нового поколения тонких плёнок нужны новые материалы, и эксперименты с каждым из них занимают у компьютерных систем в сотни раз меньше времени, чем у команды учёных-специалистов в этой области. Как заявил один из научных руководителей проекта, «вдохновением» — именно так, в кавычках — стал глобальный дефицит микрочипов. Крупные компании уже проявляют интерес к результатам работы лаборатории, которая готова посодействовать в их повторении в промышленных условиях.

При этом следует понимать, что новые методики ALD скорее всего не станут «серебряной пулей»: они, несомненно, помогут, но моментально решить вопрос мировых масштабов невозможно. Производство микрочипов — крайне тонкий процесс. Например, на рекалибровку американской фабрики Samsung после остановки из-за аномальных холодов в Техасе ушёл почти месяц. Это не дверцы для микроволновок и не автомобильные диски: нельзя нажать кнопку на конвейере и ожидать, что через 15 минут выйдет продукция того же качества, что и до форс-мажора.

Помимо фактора времени существует такой важный момент, как геополитика. На сегодняшний день до 80% чипов производится на территории Тайваня, который Китай считает своей неотъемлемой исторической частью, а США — отдельным независимым государством. В такой непростой ситуации «фактором Икс», нарушающим поставки, может стать не только пандемия, но и, например, вооружённый конфликт. США уже задумались над тем, чтобы производить чипы самостоятельно — на своей территории. Администрация Байдена рассчитывает на то, что государственно-частные инвестиции в этой сфере превысят 150 миллиардов долларов.

Тем не менее, здесь есть свои затруднения, не решаемые, как ни странно, даже при помощи денег. Цикл запуска подобного производства — 2-3 года, и даже если считать, что США приступили к активным действиям в январе-феврале 2021-го, прогноз о преодолении дефицита лишь в 2023-м году становится пугающе реалистичным. Кроме того, один из немногих заводов по производству оборудования для выпуска микрочипов (расположен в Голландии) перегружен заказами и отказывается называть точные сроки поставок — получается нечто вроде бутылочного горлышка внутри бутылочного горлышка, то есть катастрофически не хватает не только самой дефицитной продукции, но и средств её производства.

Недавно Илон Маск сравнил всю ситуацию с паническими закупками туалетной бумаги — только в сфере высоких технологий. Производители электроники в широком смысле слова (включая саму Tesla) стали закупать чипы впрок, что привело к новой волне удорожания как самих полупроводников, так и всей продукции с их использованием. В свете таких событий любые новые технологии, позволяющие снизить давление на этот сегмент мирового рынка, конечно, приветствуются.