सार:
चूंकि अर्धचालक अनुसंधान और विकास मॉडल को बदलने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक महत्वपूर्ण उपकरण माना जाता है, टीएसएमसी अधिकारियों ने हाल ही में सार्वजनिक रूप से एआई क्षमताओं का अधिक सतर्क मूल्यांकन किया है। टीएसएमसी के सह-मुख्य परिचालन अधिकारी एमआई युजी ने कहा कि हालांकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिप डिजाइन और सॉफ्टवेयर विकास की दक्षता में काफी सुधार करने में सक्षम है, फिर भी एआई अगली पीढ़ी की उन्नत विनिर्माण प्रक्रियाओं को बनाने में मानव इंजीनियरों की मुख्य भूमिका को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है।
मी युजी ने नेशनल ताइवान यूनिवर्सिटी में एक संबंधित कार्यक्रम में उपरोक्त विचार व्यक्त किए। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में बात करते समय, उन्होंने इसकी तुलना "तीन वर्षीय सुपरमैन" से की। हालाँकि इसमें शक्तिशाली क्षमताएँ हैं, फिर भी इसमें परिपक्व निर्णय का अभाव है। इसलिए, जब महत्वपूर्ण निर्णयों और अज्ञात क्षेत्रों की खोज की बात आती है तो मनुष्यों को अभी भी अंतिम निर्णय-निर्माता की भूमिका निभानी चाहिए।
दुनिया की सबसे उन्नत चिप निर्माण कंपनियों में से एक के रूप में, TSMC वर्तमान में A14 (1.4 नैनोमीटर स्तर) और अधिक उन्नत A12 जैसे भविष्य की प्रक्रिया नोड्स के अनुसंधान और विकास को बढ़ावा दे रही है, और संबंधित उत्पादन सुविधाओं का निर्माण भी कर रही है। इन अगली पीढ़ी की तकनीकों के लिए, Mi Yujie का मानना है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मदद कर सकती है, लेकिन यह संपूर्ण अनुसंधान और विकास प्रक्रिया पर हावी नहीं हो सकती।
उन्होंने कहा कि टीएसएमसी ने कई क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का व्यापक उपयोग किया है, खासकर सॉफ्टवेयर प्रोग्रामिंग में। चूंकि प्रोग्रामिंग कार्य अपेक्षाकृत मानकीकृत हैं और इनपुट और आउटपुट के बीच संबंध स्पष्ट है, मौजूदा एआई टूल ने मजबूत व्यावहारिक मूल्य का प्रदर्शन किया है।
चिप विकास के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता भी तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभा रही है। सिनोप्सिस, कैडेंस और कुछ चीनी ईडीए कंपनियों सहित उद्योग प्रतिभागियों ने इलेक्ट्रॉनिक डिजाइन स्वचालन प्रक्रिया में सहायता के लिए बुद्धिमान एजेंट सिस्टम का उपयोग करना शुरू कर दिया है। एआई इंजीनियरों को लाखों या अरबों ट्रांजिस्टर से बने जटिल सर्किट का विश्लेषण और अनुकूलन करने में मदद कर सकता है, और कुछ कार्यों को मनुष्यों की तुलना में तेजी से पूरा भी कर सकता है।
हालाँकि, Mi Yujie ने इस बात पर ज़ोर दिया कि चिप डिज़ाइन और चिप निर्माण प्रौद्योगिकी अनुसंधान और विकास एक ही मुद्दा नहीं है। मौजूदा चिप डिज़ाइन प्रक्रिया में, इंजीनियरों को स्पष्ट नियमों और बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक डेटा का सामना करना पड़ता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता मौजूदा अनुभव से सीखकर परिणामों को लगातार अनुकूलित कर सकती है। हालाँकि, स्थिति पूरी तरह से अलग है जब डेवलपर्स को नई प्रक्रिया नोड्स बनाने की आवश्यकता होती है जो पहले कभी मौजूद नहीं थे।
उदाहरण के तौर पर 1.4एनएम और अधिक उन्नत प्रक्रियाओं को लेते हुए, आर एंड डी टीमों को अक्सर बड़ी संख्या में अज्ञात चर का सामना करना पड़ता है। कई भौतिक गुणों, विनिर्माण विधियों, ट्रांजिस्टर संरचनाओं और प्रक्रिया विवरणों को अभी तक सत्यापित नहीं किया गया है, और यहां तक कि बुनियादी प्रयोगात्मक डेटा भी मौजूद नहीं है। ऐसे माहौल में, AI के पास सीखने और संदर्भ के लिए डेटा आधार का अभाव है, इसलिए इसकी भूमिका काफी सीमित होगी।
मी युजी का मानना है कि जब मनुष्य वास्तविक अन्वेषण चरण में प्रवेश करता है, तो नवाचार प्रक्रिया अनिवार्य रूप से मौजूदा प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के बजाय नए कानूनों की खोज कर रही है। एआई के लिए, यदि पर्याप्त डेटा नहीं है, तो यह मानव इंजीनियरों की तरह अज्ञात सीमाओं को लगातार तोड़ने के लिए प्रयोगों, अनुभव और अंतर्ज्ञान पर भरोसा नहीं कर सकता है।
उन्होंने आगे बताया कि भले ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता भविष्य में भी आगे बढ़ती रहे, लेकिन यह भौतिक सीमाओं को तोड़ने में सक्षम नहीं होगी। यदि मौजूदा उपकरण, सामग्री, या विनिर्माण प्रक्रियाएं एक निश्चित तकनीकी लक्ष्य को पूरा नहीं कर सकती हैं, तो एआई स्वयं स्वचालित रूप से कोई समाधान नहीं ढूंढ पाएगा जो भौतिकी के नियमों से परे हो। जो चीज वास्तव में उन्नत प्रक्रियाओं के विकास को प्रेरित करती है वह अभी भी वर्षों से बड़ी संख्या में शोधकर्ताओं द्वारा एकत्रित की गई वैज्ञानिक खोजें और इंजीनियरिंग प्रथाएं हैं।
एआई मुद्दों के बारे में बात करने के अलावा, Mi Yujie ने TSMC के अंतर्राष्ट्रीय विस्तार के सामने आने वाली व्यावहारिक चुनौतियों का भी उल्लेख किया। उनका मानना है कि नए कारखानों के निर्माण की तुलना में, उत्कृष्ट वरिष्ठ प्रबंधन प्रतिभाओं को ढूंढना और उन्हें विकसित करना जो उन्नत विनिर्माण प्रणालियों का प्रबंधन कर सकें, विदेशी विस्तार की प्रक्रिया में भी एक महत्वपूर्ण समस्या है।
वर्तमान में, वैश्विक सेमीकंडक्टर उद्योग कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित एक नए विकास चक्र में है। साथ ही, अधिक से अधिक कंपनियां चिप डिजाइन, विनिर्माण और संचालन प्रबंधन में एआई को पेश करने की कोशिश कर रही हैं। टीएसएमसी ने पहले कारखाने के निर्माण की प्रगति की निगरानी करने, सुरक्षा प्रबंधन में सुधार करने और 1.4 नैनोमीटर कारखानों के निर्माण के दौरान जोखिमों को कम करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया है।
हालाँकि, इस बार Mi Yujie के बयान को देखते हुए, AI के प्रति TSMC का रवैया आँख बंद करके आशावादी नहीं है। दुनिया में सबसे उन्नत प्रक्रियाओं के डेवलपर्स में से एक के रूप में, कंपनी का मानना है कि मुख्य नवाचार कार्यों में शीर्ष इंजीनियरों की जगह लेने के बजाय दक्षता में सुधार और प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक उपकरण के रूप में अधिक उपयुक्त है।
जैसे-जैसे उन्नत प्रक्रियाएं भौतिक सीमाओं के करीब पहुंच रही हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता मनुष्यों को तेजी से चलने में मदद करने में सक्षम हो सकती है, लेकिन यह अभी भी वैज्ञानिक खोजें, इंजीनियरिंग सफलताएं और शोधकर्ताओं की रचनात्मकता है जो अगली पीढ़ी की अर्धचालक प्रौद्योगिकी की दिशा निर्धारित करती है।
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