工学：半導体工程の開発を改善する人間と機械の協働

半導体チップを作る際のボトルネックの1つは、トランジスターやメモリーストレージセルを形成する化学プラズマ工程の開発に必要なコストの増加である。こうした工程は、高度な訓練を受けたエンジニアが、シリコンウエハー上で許容できる結果が得られるような装置パラメーターの組み合わせを探しながら、いまだに手作業で開発している。計算機アルゴリズムにとっての課題は、データ取得コストが高いため、限られた実験データしか利用できず、原子レベルの精度で予測可能なモデルの作製が困難であることである。今回我々は、さまざまなベイズ最適化アルゴリズムを調べ、複雑な半導体チップ工程の開発コストを人工知能（AI）によって削減する可能性を検討した。具体的に我々は、制御された仮想の工程のゲームを作成し、半導体製造工程の設計に関して人間とコンピューターの性能の系統的ベンチマークを行った。その結果、人間のエンジニアは開発の初期段階で優れている一方、アルゴリズムは目標の厳しい許容値に近づくとコスト効率がはるかに高くなることが見いだされた。我々はまた、専門性の高い人間の設計者とアルゴリズムの両方を人間が先・コンピューターが後の戦略で併用する戦略では、人間の設計者のみの場合と比較して、目標達成コストを半減できることを示す。さらに我々は、半導体工程の開発にAIを導入する際に対処する必要のある人間と計算機の連携における、文化的課題を明らかにする。

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