يعد تحليل عيوب أشباه الموصلات عملية حاسمة لضمان جودة أجهزة أشباه الموصلات. وعلى هذا النحو، من المهم إجراء تحليل دقيق ومفصل للعيوب الموجودة في الجهاز. SEMI-PointRend هي تقنية جديدة مصممة لتحسين دقة وتفاصيل تحليل عيوب أشباه الموصلات في صور SEM. SEMI-PointRend هو حل قائم على البرمجيات يستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتحليل صور SEM. يمكنه اكتشاف وتصنيف العيوب في الصور بدقة وتفاصيل عالية. يستخدم البرنامج مزيجًا من التعلم العميق،
يعد استخدام SEMI-PointRend لتحليل عيوب أشباه الموصلات في صور SEM أداة قوية يمكنها توفير دقة وتفاصيل محسنة. وقد تم تطوير هذه التقنية لمساعدة المهندسين والعلماء على فهم طبيعة العيوب في المواد شبه الموصلة بشكل أفضل. باستخدام SEMI-PointRend، يمكن للمهندسين والعلماء تحديد وتحليل العيوب في صور SEM بسرعة ودقة. SEMI-PointRend هو نظام قائم على البرمجيات يستخدم مزيجًا من خوارزميات معالجة الصور والذكاء الاصطناعي لتحليل صور SEM. يمكنه اكتشاف العيوب في الصور وتصنيفها
يعد تحليل صور eringSEM لعيوب أشباه الموصلات عملية معقدة تتطلب دقة عالية وتفاصيل دقيقة لتحديد العيوب وتصنيفها بدقة. ولمواجهة هذا التحدي، طور الباحثون تقنية جديدة تسمى SEMI-PointRendering. تستخدم هذه الطريقة مزيجًا من التعلم الآلي ومعالجة الصور لتحقيق دقة أعلى وتفصيل في تحليل العيوب. تعمل تقنية SEMI-PointRendering من خلال تقسيم صور SEM أولاً إلى مناطق محل اهتمام. ثم يتم تحليل هذه المناطق باستخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحديد العيوب وتصنيفها. تقوم الخوارزمية بعد ذلك بإنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد
يعد اكتشاف عيوب أشباه الموصلات عملية حاسمة في إنتاج الدوائر المتكاملة. ومن المهم اكتشاف أي عيوب في عملية التصنيع للتأكد من أن المنتج النهائي ذو جودة عالية ومطابق للمعايير المطلوبة. أصبح استخدام صور المجهر الإلكتروني الماسح (SEM) للكشف عن العيوب شائعًا بشكل متزايد نظرًا لقدرته على تقديم صور تفصيلية لسطح أشباه الموصلات. ومع ذلك، فإن تقنيات تحليل الصور التقليدية SEM محدودة في قدرتها على اكتشاف العيوب بدقة. ومؤخرًا، تم تطوير تقنية جديدة تسمى SEMI-PointRendering.
لقد فتح ظهور الحوسبة التقريبية عالمًا جديدًا من الإمكانيات لمصممي الأجهزة. المسرعات التقريبية هي نوع من هندسة الأجهزة التي يمكن استخدامها لتسريع العمليات الحسابية عن طريق التضحية ببعض الدقة. تعد أطر عمل FPGA الآلية أداة قوية لاستكشاف هذه البنى التقريبية ويمكن أن تساعد المصممين على تقييم المفاضلات بين الدقة والأداء بسرعة. تم تصميم المسرعات التقريبية لتقليل مقدار الوقت المستغرق لإكمال الحساب عن طريق التضحية ببعض الدقة. ويتم ذلك عن طريق إدخال أخطاء في الحساب، والتي
أصبح استخدام مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة الميدانية (FPGAs) لاستكشاف بنيات التسريع التقريبية شائعًا بشكل متزايد في السنوات الأخيرة. ويرجع ذلك إلى مرونة وقابلية التوسع التي تتمتع بها FPGAs، والتي تسمح بتطوير حلول أجهزة مخصصة مصممة خصيصًا لتطبيقات محددة. تم تطوير أطر عمل آلية لاستكشاف بنيات التسريع التقريبية على FPGAs لجعل العملية أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة. يتكون الإطار الآلي لاستكشاف بنيات التسريع التقريبية على FPGAs عادةً من ثلاثة مكونات رئيسية: أداة تركيب عالية المستوى، وأداة تحسين، وأداة تحقق.
أصبحت صفائف البوابات القابلة للبرمجة ميدانيًا (FPGAs) شائعة بشكل متزايد لتسريع التطبيقات في مجموعة واسعة من الصناعات. توفر FPGAs القدرة على تخصيص الأجهزة لتلبية احتياجات محددة، مما يجعلها خيارًا جذابًا للتطبيقات التي تتطلب أداءً عاليًا واستهلاكًا منخفضًا للطاقة. يتم تطوير الأطر الآلية لتسهيل استكشاف المسرعات التقريبية على FPGAs. توفر هذه الأطر منصة للمصممين لاستكشاف المفاضلات بين الدقة والأداء بسرعة وسهولة عند تنفيذ مسرعات تقريبية على FPGAs. تم تصميم المسرعات التقريبية لتوفير أداء أسرع
أصبح استخدام مصفوفات البوابة القابلة للبرمجة الميدانية (FPGAs) لاستكشاف بنيات التسريع التقريبية أمرًا شائعًا بشكل متزايد. FPGAs هي نوع من الدوائر المتكاملة التي يمكن برمجتها لأداء مهام محددة، مما يجعلها مثالية لاستكشاف بنيات جديدة. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تُستخدم FPGAs في تطبيقات الحوسبة عالية الأداء، مما يجعلها منصة مثالية لاستكشاف بنيات المسرعات التقريبية. إن FPGA Automation Framework (FAF) عبارة عن منصة برمجية تتيح للمستخدمين استكشاف بنيات المسرعات التقريبية بسرعة وسهولة باستخدام FPGAs. توفر FAF مجموعة شاملة من الأدوات لتصميم ومحاكاة و
أصبح استخدام مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة الميدانية (FPGAs) شائعًا بشكل متزايد في السنوات الأخيرة نظرًا لقدرتها على توفير الأداء العالي والمرونة. FPGAs هي نوع من الدوائر المتكاملة التي يمكن برمجتها لأداء مهام محددة، مما يسمح بتطوير حلول الأجهزة المخصصة. على هذا النحو، غالبًا ما يتم استخدامها لتطبيقات مثل الأنظمة المدمجة ومعالجة الإشارات الرقمية ومعالجة الصور. ومع ذلك، قد يستغرق تطوير الحلول المستندة إلى FPGA وقتًا طويلاً ومعقدًا بسبب الحاجة إلى التصميم اليدوي والتحسين. ولمواجهة هذا التحدي، الباحثون
لقد تم استكشاف إمكانات الحوسبة التقريبية لعقود من الزمن، ولكن التطورات الأخيرة في أطر عمل FPGA مكنت من تحقيق مستوى جديد من الاستكشاف. أصبحت بنيات المسرعات التقريبية ذات شعبية متزايدة لأنها توفر وسيلة لتقليل استهلاك الطاقة وتحسين الأداء. تتوفر الآن أطر عمل FPGA الآلية لمساعدة المصممين على استكشاف إمكانيات الحوسبة التقريبية بسرعة وسهولة. الحوسبة التقريبية هي شكل من أشكال الحوسبة تستخدم حسابات غير دقيقة لتحقيق النتيجة المرجوة. يمكن استخدام هذا لتقليل استهلاك الطاقة أو تحسين الأداء أو كليهما. المسرعات التقريبية هي
الترانزستورات هي اللبنات الأساسية للإلكترونيات الحديثة، وأدائها ضروري لتطوير التقنيات الجديدة. مع تقدم التكنولوجيا، تزداد الحاجة إلى ترانزستورات أكثر كفاءة. إحدى طرق تحسين أداء الترانزستور هي تقليل مقاومة التلامس. مقاومة التلامس هي المقاومة بين مادتين عند اتصالهما ببعضهما البعض. يمكن أن يسبب خسائر كبيرة في الطاقة ويحد من أداء الترانزستورات. لقد فتحت التطورات الحديثة في المواد ثنائية الأبعاد (2D) إمكانيات جديدة لتقليل مقاومة التلامس. المواد ثنائية الأبعاد عبارة عن طبقات رقيقة من الذرات
لقد كان تطوير الترانزستورات عاملا رئيسيا في تقدم التكنولوجيا الحديثة. تُستخدم الترانزستورات في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بدءًا من أجهزة الكمبيوتر والهواتف الذكية وحتى الأجهزة الطبية والمعدات الصناعية. ومع ذلك، فإن أحد التحديات الرئيسية في تصميم الترانزستور هو تقليل مقاومة التلامس. مقاومة التلامس هي المقاومة بين نقطتي اتصال معدنيتين، ويمكن أن تقلل بشكل كبير من أداء الترانزستور. لحسن الحظ، قدمت التطورات الحديثة في المواد ثنائية الأبعاد (2D) استراتيجيات جديدة لتقليل مقاومة التلامس وتحسين أداء الترانزستور. المواد ثنائية الأبعاد هي طبقات رقيقة ذريًا من
