Os chips acabados que chegam das fábricas são submetidos a uma série rigorosa de testes, especialmente aqueles destinados a sistemas críticos, como os automotivos. Esses testes podem aumentar os custos de um chip em até 10%. Contudo, a questão que surge é se realmente todos esses testes são necessários.

Os engenheiros da NXP desenvolveram um algoritmo de machine learning capaz de aprender os padrões dos resultados dos testes e determinar quais deles são realmente essenciais. Este processo foi descrito por eles na IEEE International Test Conference em San Diego, mostrando assim seu potencial inovador no teste de semicondutores.

O algoritmo da NXP analisou dados de testes de microcontroladores e processadores de aplicação, revelando que é possível eliminar de 42% a 74% dos testes necessários, dependendo do chip. Esse avanço representa um passo importante na redução de custos e aumento da eficiência na produção de chips.

1. O algoritmo pode cortar até 74% dos testes em chips.

2. Engenheiros utilizam conceitos de sistemas recomendadores do comércio eletrônico.

3. A análise foi realizada em microcontroladores usando processos avançados de fabricação.

4. A NXP planeja expandir o uso do algoritmo para mais tipos de chips.

5. Testes são crucialmente importantes para garantir a qualidade dos produtos.

Embora os resultados do algoritmo sejam promissores, a NXP alerta que os engenheiros devem sempre validar as recomendações do sistema antes de decidir pela remoção de qualquer teste. Isto reafirma a necessidade de um olhar técnico e crítico sobre cada decisão envolvendo a qualidade e segurança dos chips.

- A redução de testes pode levar a uma diminuição significativa nos custos. - O algoritmo é um projeto piloto e busca otimizar seu uso e eficiência. - A aplicação do machine learning em processos de fabricação é uma tendência crescente. - A NXP poderá expandir suas operações e reduzir custos com o uso desta tecnologia.

À medida que o algoritmo da NXP se desenvolve, a indústria de semicondutores pode esperar não apenas uma diminuição nos custos de teste, mas também um avanço significativo em eficiência. Isso poderá resultar em produtos de melhor qualidade e a um preço mais acessível para os consumidores finais.

O trabalho da NXP com o algoritmo de machine learning representa um avanço notável na indústria de semicondutores, com o potencial de transformar a forma como os testes são realizados. Os leitores são encorajados a se inscrever em nossa newsletter para se manterem informados sobre inovações e tendências na tecnologia e indústria de chips.

FONTES:

1. IEEE Spectrum

2. NXP Semiconductors

3. IEEE International Test Conference