AI活用事例データベース
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NVIDIAのAI推論技術と統合したリアルタイムデータインフラ「ACS RTDI」を開発。半導体テスト工程でGPUによる高速AI解析を行い、チップごとにテスト条件を最適化。Blackwellや次世代デバイスの量産に採用され、従来数週間かかっていた故障解析をリアルタイム化。
AI半導体はデバイスの複雑化が劇的に進み、歩留まりの安定化が大きな課題となっている。テスト回数やテストタイムの増加が一気に進み、従来の手法では数週間かかるデータ収集・故障解析のサイクルが生産のボトルネックになっていた。
NVIDIAとの協業によりACS RTDIにGPUベースのAI推論機能を統合。テスト工程で得られるデータをリアルタイムに解析し、Data-Feed-Forward機能でチップごとにテスト条件・項目を最適化する仕組みを構築。
NVIDIAはBlackwellおよび次世代デバイスの量産にACS RTDIを採用。歩留まり改善、テストカバレッジ最適化、データ処理の遅延・消費電力・コストの大幅削減を実現。今後はAIエージェントのテスト環境内での直接実行も計画。
半導体テスト工程へのリアルタイムAI解析の導入は、歩留まり改善とコスト削減の両立を実現する。テスト装置メーカーとチップメーカーの緊密な連携が、AI時代の半導体品質を支える鍵となる。
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