Nature-人機協作提升半導體工藝開發
制造半導體晶片semiconductor chips的瓶頸之一，就是制備半導體和存儲器存儲單元的化學等離子體工藝，不斷飙升的開發成本。這些半導體工藝，仍然是經高度訓練的工程師手動開發的。在矽晶片上，這些工程師尋找産生可接受結果的工具參數組合。目前，計算機算法面臨的挑戰是，由于擷取成本高，實驗資料有限，是以很難形成精确到原子尺度的預測模型。
今日，美國 科林研發集團(Lam Research Corporation，是向世界半導體産業提供晶圓制造裝置和服務的主要供應商之一)Keren J. Kanarik，Richard A. Gottscho等，在Nature上發文，報道研究了貝葉斯優化算法，以探究人工智能artificial intelligence（AI）如何降低半導體晶片複雜工藝的開發成本。特别是，還建立了一個受控的虛拟工藝遊戲，進而系統地對半導體制造技術設計的人工和計算機制備性能進行基準測試。
研究發現，人類工程師在開發的早期階段表現出色，而在目标嚴格公差附近，算法的成本效益要高得多。此外，研究還表明，與僅基于人類設計師相比，在“人類優先-計算機在後 human first–computer last ”政策中，同時兼備高度專業知識的人類設計師和計算機算法的政策，可以降低一半的目标成本。最後，還強調了在開發半導體工藝中引入人工智能時。需要解決的人機協作之人文挑戰。
圖1：在虛拟工藝遊戲中使用的虛拟流程示意圖
圖2：人類工程師的虛拟工藝遊戲軌迹。
圖3：基于人先機後human first–computer last，HF–CL政策的目标成本。
