Тестирование фотонных интегральных схем с использованием искусственного интеллекта: быстрее, эффективнее, без происшествий.

В разработке и крупномасштабном производстве фотонных интегральных схем (ФИС)скорость, производительность и нулевой уровень происшествий на производственной линии.Тестирование имеет критически важное значение. Безусловно, тестирование является наиболее практичным и экономически эффективным инструментом для достижения этих целей — этот момент невозможно переоценить. Однако настоящая проблема заключается в том, как это сделать.Внедрить искусственный интеллект (ИИ) в среды тестирования в реальном времениТаким образом, чтобы сократить циклы тестирования, оптимизировать использование инструментов и обеспечить более широкие возможности для принятия решений на основе полученных данных — без ущерба для контроля, точности или отслеживаемости.

Данная статья посвященатри области, где ИИ приносит измеримую пользу:

1. Оптимизация существующих тестовых сценариев для обеспечения более быстрых и надежных решений о прохождении/непрохождении теста.

2. Ускорение визуального распознавания на уровне пластин и кристаллов для внедрения автоматизированной оптической инспекции (AOI)

3. Выступает в качестве защищенного интерфейса взаимодействия человека и машины, расширяющего доступ и сохраняющего детерминизм и наблюдаемость при принятии важных решений.

Я также изложу следующееПоэтапная дорожная карта развертыванияРазработанная с учетом суверенитета данных, поэтапной персонализации, а также безопасности и надежности, необходимых в производственных операциях — от сбора и подготовки данных до квалификации и серийного производства.

Использование ИИ в оптимизации тестовых процессов

Будем откровенны: комплексное тестирование фотонных устройств часто основывается надлительные последовательности измерений, специализированные испытательные платформы и вмешательство экспертовЭти факторы увеличивают время выхода на рынок и приводят к росту капитальных затрат. Однако, внедрениеВнедрение контролируемого обучения в устоявшиеся рабочие процессы — на основе данных, полученных в ходе пакетной обработки производственных данных — позволяет оптимизировать тестовые последовательности, сохраняя при этом ответственность, прозрачность и подотчетность..

В отдельных случаях ИИ может дажезаменить выделенное оборудованиеперенос определенных функций в программное обеспечение без ущерба для точности и воспроизводимости измерений.

В чем выгода?
Меньше шагов для принятия уверенных решений о прохождении/непрохождении теста — и более плавный путь к запуску новых вариантов продукта.

Какие изменения произойдут с вами:

• Сокращение циклов квалификации без ущерба для стандартов качества.

• Снижение избыточности оборудования за счет возможностей программного обеспечения.

• Более быстрая адаптация при изменении продуктов, параметров или конструкции.

Визуальное распознавание с использованием ИИ

В промышленных условиях, например, при выравнивании пластин или крупномасштабном тестировании кристаллов, традиционные системы машинного зрения часто оказываются неэффективными.медленный, хрупкий и негибкийНаш подход принципиально иной: мы предлагаем решение, котороебыстрый, точный и адаптируемый, достигая до100-кратное ускорение циклапри сохранении — или даже улучшении — точности обнаружения и частоты ложноположительных результатов.

Вмешательство человека сокращается за счетпорядок величиныи общий объем данных сокращается натри порядка величины.

Это не теоретические преимущества. Они позволяют проводить визуальный осмотр.в соответствии с существующими сроками тестированиясоздавая возможности для дальнейшего расширения вавтоматизированный оптический контроль (АОИ).

Что вы увидите:

• Выравнивание и контроль перестают быть узкими местами.

• Оптимизация обработки данных и значительное сокращение ручного вмешательства.

• Практическое руководство по переходу от базовых операций захвата и перемещения к полной автоматизации AOI.

Искусственный интеллект как интерфейс взаимодействия человека и машины для обработки данных.

Слишком часто ценные тестовые данные остаются доступными лишь немногим специалистам, что создает препятствия и непрозрачность в принятии решений. Так быть не должно. Интегрируя модели в существующую среду данных, вы сможете...Более широкий круг заинтересованных сторон может изучать, узнавать и действовать, сохраняя при этом детерминизм и наблюдаемость, где результаты должны быть проверяемыми и поддающимися аудиту..

Какие изменения произойдут:

• Более широкий доступ к аналитическим данным в режиме самообслуживания — без хаоса.

• Более быстрый анализ первопричин и оптимизация процессов.

• Обеспечивалось соответствие стандартам, отслеживаемость и контроль качества.

Основано на реальности, создано для контроля.

Настоящий успех внедрения достигается за счет учета реалий производственных процессов и бизнес-ограничений.Суверенитет данных, непрерывная персонализация, безопасность и надежность — это первостепенные требования, а не второстепенные моменты..

Наш практический набор инструментов включает в себя устройства для получения изображений, устройства для разметки, синтезаторы, симуляторы и приложение EXFO Pilot, обеспечивающее полностью отслеживаемый сбор, аннотирование, дополнение и проверку данных.Вы сохраняете полный контроль на каждом этапе.

Пошаговый путь от исследований к производству

Внедрение ИИ — это эволюционный, а не мгновенный процесс. Для большинства организаций это лишь начальная стадия более длительной трансформации. Вертикально интегрированный путь внедрения обеспечивает согласованность с управлением изменениями и возможностью аудита.

• Собирать:EXFO Pilot делает снимки всего пространства (например, целых пластин) во время стандартных тестовых запусков.

• Подготовить:Существующие данные оптимизируются и дополняются с помощью рендеринга на основе физических принципов для расширения охвата.

• Соответствовать требованиям:Модели обучаются и проходят стресс-тестирование на соответствие критериям приемлемости и режимам отказов.

• Производить:Постепенное переключение с полной возможностью мониторинга и отката.

Как избежать ловушки новатора

Даже когда компании прислушиваются к клиентам и инвестируют в новые технологии, решения могут оказаться неэффективными, если их игнорировать.темпы изменения окружающей среды и реалии работы заводовЯ видел это своими глазами. Противоядие очевидно:совместное проектирование с клиентамиПоставьте производственные ограничения в центр внимания и с самого начала обеспечивайте скорость, гибкость и охват, чтобы инновации стали долгосрочным преимуществом, а не обходным путем.

Как EXFO помогает

Внедрение ИИ в тестирование фотоники в режиме реального времени не должно восприниматься как непреодолимое желание — это должен быть поэтапный процесс. От первой пластины до конечного модуля наши решения соответствуют реальным требованиям производственных линий:Бескомпромиссная скорость, проверенное качество и надежные решения..

Мы сосредотачиваемся на том, что действительно приносит результаты: автоматизированные процессы зондирования, точная оптическая характеризация и внедрение искусственного интеллекта.только там, где это приносит измеримую выгоду.Это позволяет вашим командам сосредоточиться на создании надежных продуктов, а не на управлении процедурными издержками.

Изменения происходят поэтапно, при этом на каждом этапе предусмотрены меры предосторожности для сохранения детерминизма, наблюдаемости и суверенитета данных.

Результат?
Более короткие циклы. Более высокая производительность. И более плавный путь от концепции до результата. Это цель, и я твердо верю, что мы сможем достичь ее вместе.