La industria de los semiconductores apuesta por la inteligencia artificial

El volumen de dispositivos que incorporan semiconductores se está multiplicando en los últimos años. Además de los aparatos que tradicionalmente albergan este tipo de componentes, los semiconductores  se están convirtiendo en elementos indispensables en los dispositivos del Internet de las Cosas, en los vehículos, etc. No en vano, muchos fabricantes de automóviles han tenido que recortar su producción este año ante la ausencia de microchips.

Esta situación está tensando el sector, que está al límite de su producción, por lo que hay que buscar soluciones. Y la respuesta está en la aplicación de la inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML).

Los fabricantes de semiconductores trabajan incesantemente para acortar los ciclos de desarrollo, con el fin de introducir nuevos productos en el mercado más rápidamente y seguir siendo competitivos. Sin embargo, innovar consume muchos recursos, ya que los gastos aumentan drásticamente a medida que se reduce el tamaño de las estructuras.

Según los expertos de McKinsey, los costes de I+D para el desarrollo de un chip aumentaron desde los 28 millones de dólares en el caso del nodo de 65 nanómetros hasta aproximadamente 540 millones para el nodo de 5 nm. Además, los costes de construcción para los mismos nodos aumentaron de 400 millones de dólares a 5.400 millones.

De este modo, la industria de los semiconductores necesita aumentar su productividad en la investigación, diseño de chips y fabricación, por lo que ya está echando mano de la IA y ML. Según un estudio realizado por la consultora, la contribución de estas tecnologías a los beneficios de los fabricantes de semiconductores se sitúa entre los 5.000 y 8.000 millones de euros al año.

Aunque es una cifra considerable, McKinsey opina que sólo supone un 10% del potencial total que podrían tener IA y ML en esta industria. Así, estima que estas tecnologías podrían generar entre 35.000 y 40.000 millones de dólares anualmente en apenas dos o tres ejercicios. Y mirando a largo plazo, dicha cifra podría elevarse hasta 85.000 o 95.000 millones por año.

Poniéndolo en perspectiva, estos números son aproximadamente el 20% de los ingresos actuales del sector —que se sitúa actualmente en torno a 500.000 millones de dólares al año— y casi igual que sus gastos de capital de 2019 —110.000 millones—.

La consultora especifica que IA y ML tienen aplicaciones a lo largo de toda la cadena de valor de la industria de los semiconductores, aunque el mayor impacto se localizará en la fabricación. Por ejemplo, estas tecnologías mejorarán la precisión en el grabado de los chips y optimizarán los tiempos, mejorando el rendimiento y evitando posibles fallos. También ayudarán en la inspección visual de las obleas, garantizando la calidad del producto final al detectar defectos en el proceso de producción.

También destacará el uso de IA y ML en los procesos de I+D, como resultado de la automatización del diseño y la verificación de chips. A partir de la identificación de patrones de fallo, los algoritmos podrán comparar las estructuras de los nuevos componentes con los diseños ya existentes, ayudando a localizar el problema, permitiendo optimizar el diseño.

Asimismo, estas tecnologías permitirán mejorar procesos más allá de la fabricación. Por ejemplo, servirán para ajustar con mayor precisión sus pronósticos sobre la evolución de la demanda del mercado o para optimizar su inventario y la planificación de operaciones, compras y fabricación.