Physical AIとは、物理システムの状態を理解し、判断し、その判断を実際のactionへつなぐsoftwareです。 Robotや自動運転車と同様に、半導体装置もsense、predict、decide、actの対象になります。
要点
- Physical AIは物理systemの理解を実際のactionへつなぎます。
- 半導体装置にはすでに高度なsensorとactuatorがあり、追加で必要なのはstateを推定し結果を予測して何を変えるか判断するintelligence layerです。
- 機械を置き換えるのではなく、既存装置を安全範囲内でよりadaptiveにすることが目的です。
Robot、車、半導体装置には共通構造がある
対象は違っても、現在状態をsenseし、直接見えない状態をestimateし、結果をpredictし、actionを選び、現実との差からdecisionをupdateする構造は似ています。
対象は違っても構造は同じです。sensorでstateを理解し、判断してphysical systemへ作用します。
| Robot | 自動車 | 半導体装置 | |
|---|---|---|---|
| Physical system | robot arm、mobile robot、end effector | 車両、steering、加速・制動 | process equipment、chamber、wafer |
| Main sensors | camera、distance、force | camera、radar、lidar、GPS | temperature、pressure、gas flow、power、equipment sensor |
| Main control variables | position、speed、force、path | steering、加速、制動 | process time、temperature、pressure、gas flow、power |
Machineとintelligenceは別の問題
半導体装置にはすでに高度なsensorとactuatorがあります。追加で必要なのは状態を解釈し、結果を予測し、何を変えるべきか判断するsoftwareです。
Robotics技術は製造へ拡張できます
roboticsと自動運転ではstate estimation、sensor fusion、simulation、control、online learningなどが長く発展してきました。dataや物理現象、判断ミスのcostが異なるため、そのまま半導体へ移せるわけではありません。ただし問題の見方は似ています。
見えないstateをsensorから推定し、先の結果を予測し、制約の中でactionを決め、環境が変われば判断基準も調整します。robotの動作ではなく工程条件を制御し、道路ではなく装置と工程のstateを判断する形で、Physical AIの技術stackは製造へ拡張できます。
装置自動化から製造intelligenceへ
半導体製造は固定commandの実行についてはすでに高度に自動化されています。次のlayerは変化する状態を理解し、安全境界内で応答することです。
新しいmachineを作ることではなく、既存machineがsense, predict, adapt, decideできるようにすることです。