Стартап при MIT FabuBlox представляет FabAgent для проектирования технологических процессов производства полупроводников

FabuBlox представила FabAgent — ИИ-помощника, призванного помогать инженерам-полупроводниковикам разрабатывать, анализировать и моделировать технологические процессы до их запуска в чистом помещении. Компания, созданная при MIT, связывает этого помощника со структурированными описаниями процессов и данными о производственных площадках, чтобы помочь инженерам разобраться во множестве факторов, от которых зависит, будет ли технологический маршрут работать.

Ключевая идея компании заключается в том, что система анализа технологических процессов должна учитывать как сам процесс, так и фабрику. Последовательность производственных этапов должна соответствовать оборудованию, правилам работы с материалами, рецептурам и эксплуатационным ограничениям площадки, на которой будет выполняться процесс. Интеграция FabAgent с FabuBlox Facility OS призвана обеспечить доступ к этому контексту при принятии инженерных решений.

От инструкций по процессу к наглядной структуре устройства

FabAgent входит в платформу, которая уже систематизирует знания о производстве. В комплексе для проектирования технологических процессов компании объединены стандартизированные описания процессов, визуализация поперечного сечения, моделирование структуры слоев, управление версиями и общие репозитории. Инженеры могут описывать замысел производства и использовать ИИ-ассистента, чтобы составлять технологические маршруты, настраивать отдельные этапы и изучать инструменты и рецептуры, сохраняя за собой право проверять предлагаемый процесс.

Визуальный слой дает наглядное представление о последствиях этих решений. По словам FabuBlox, алгоритмы трассировки лучей моделируют, как последовательные этапы изменяют стек слоев устройства, включая покрытие пленкой и профиль боковых стенок. Инженеры могут выбрать линию сечения в файле топологии GDS, чтобы связать последовательность производственных операций с поперечным сечением предполагаемого устройства. По мере изменения проекта изменения технологического маршрута отражаются в визуализации.

Такое сочетание полезно, поскольку каждый этап процесса меняет исходные условия для последующих этапов. Рассмотрение изменяющейся структуры вместе с инструкциями может помочь команде раньше выявить проблемы интеграции. При этом точность моделирования по-прежнему зависит от того, насколько достоверно его параметры отражают оборудование и условия процесса, поэтому калибровка и экспериментальные измерения играют важную роль в инженерном цикле.

Facility OS помогает агенту учитывать особенности фабрики

Facility OS описывает оборудование и ограничения, связанные с технологическим процессом. Структурированная модель производственной площадки включает возможности оборудования, доступные ресурсы, ограничения по материалам, диапазоны параметров, рецептуры и данные калибровки. Инженеры могут искать оборудование в библиотеке, а подбор с помощью ИИ призван помочь определить, какие установки подходят для требуемой операции.

Рецептуры связаны с конкретным оборудованием и данными о его характеристиках. По мере изменения рецептур платформа отмечает внесенные изменения, чтобы инженеры могли выборочно синхронизировать их с технологическими маршрутами. Это позволяет сохранить связь между предлагаемым процессом, настройками оборудования и измеренными характеристиками его работы, от которой зависит выполнение процесса.

Еще одна важная часть этой модели — контроль загрязнения. Facility OS объединяет описания материалов и сведения о стеке слоев с ограничениями для конкретного оборудования, помогая оценивать совместимость на этапе планирования. Поэтому агент, анализирующий технологический процесс, может учитывать, соответствует ли отдельный этап допустимым сочетаниям материалов и оборудования на площадке, а не рассматривать каждую операцию как отдельную инструкцию.

Компания также описывает рабочие процессы для рассмотрения поступающих запросов на производство и оценки затрат на основе настроенных этапов процесса и тарифов производственной площадки. Эти возможности распространяют те же структурированные знания на координационную работу, связанную с производством.

Компания, выросшая из опыта MIT в области производства

Истоки FabuBlox связаны с проблемами обмена знаниями, с которыми основатели столкнулись в MIT. В биографии лаборатории MIT Microsystems Technology Laboratories говорится, что в 2023 году Ян Типельт и его сооснователи создали платформу для совместного формирования базы данных для сообщества MIT.nano и MTL. Типельт получил степень доктора философии по электротехнике в MIT в мае 2024 года после исследований деградации синих OLED.

В перечень стартапов, возникших в сообществе MIT, лаборатория Microsystems Technology Laboratories включает FabuBlox. Инвестор Pillar VC называет основателями Яна Типельта и Джоша Перозека, обладателей докторских степеней MIT, а также инженеров Джека Мюллера и Эяла Перри.

Согласно объявлению MIT за январь 2025 года, компания присоединилась к программе START.nano при MIT.nano. Программа поддерживает стартапы в сфере сложных технологий, предоставляя льготный доступ к инфраструктуре, технические консультации и связи с инновационной сетью института. В опубликованном тогда описании FabuBlox MIT особо отмечала интерфейс для разработки технологических процессов и репозитории по образцу GitHub, предназначенные для систематизации знаний о производстве.

Эта история помогает понять нынешнее направление развития продукта. Версионируемые технологические маршруты, общие репозитории и структурированные записи об оборудовании дают ИИ-помощнику инженерный контекст для работы и позволяют сохранять историю разработки проекта.

Обучение на данных с пластин и планы по созданию автономных фабрик

Третий компонент платформы FabuBlox, Fab Run Studio, связывает версии технологических процессов и рецептуры с физическими полупроводниковыми пластинами, записями о выполнении операций и результатами метрологических измерений. Компания обозначает его как раннюю бета-версию. Описанные рабочие процессы включают отслеживание разветвлённых маршрутов пластин и разделения параметров, сравнение результатов, а также использование карт пластин и статистического управления процессами для выявления отклонений.

Предполагается, что цикл обратной связи будет связывать наблюдаемый результат с пластиной, маршрутом, рецептурой и оборудованием, которые его обеспечили. Затем FabAgent сможет помочь инженерам рассмотреть пересмотренный технологический процесс, обновлённую калибровку или следующий эксперимент. Сохранение этих связей особенно актуально для исследований и мелкосерийного производства с широким ассортиментом продукции, где процесс может часто меняться.

В отрасли в целом также инвестируют в сокращение циклов обучения, о чём свидетельствуют совместные исследования и разработки в области полупроводниковых технологических процессов, объединяющие команды по материалам, оборудованию и интеграции. FabuBlox решает программную задачу и задачу управления знаниями, связанные с этой проблемой.

Долгосрочное видение компании предполагает ещё более широкие возможности: специализированные агенты для таких областей, как литография, осаждение и травление, будут учиться на физических результатах и помогать координировать эксперименты и изменения процессов. Модели мира, ориентированные на конкретные фабрики, и всё более автономное производство пока остаются целями разработки. Facility OS также относит данные оборудования в реальном времени и предиктивное обслуживание к направлениям своего дальнейшего развития.

Для инженеров, которые сейчас оценивают FabAgent, его непосредственная ценность — в роли помощника, учитывающего структуру процесса и ограничения предприятия. Следующий шаг — связать эти рассуждения с отслеживаемыми результатами экспериментов, чтобы каждый производственный цикл помогал принимать более обоснованные инженерные решения.