Jak ASML wykorzystuje inżynierię opartą na AI w obliczu nadchodzącej ery technologicznej?

Podczas szczytu AI Now w Paryżu firma ASML wzięła udział w globalnej dyskusji na temat przyszłości sztucznej inteligencji oraz naszej roli w jej kształtowaniu. Wydarzenie zgromadziło przedsiębiorstwa technologiczne, start-upy i naukowców, którzy wspólnie zastanawiali się nad kierunkami rozwoju sztucznej inteligencji – od modeli i oprogramowania po infrastrukturę i inżynierię.

W swoim wystąpieniu Arnaud Hubaux, dyrektor ds. programu i strategii AI, opowiedział o tym, jak firma ASML wykorzystuje sztuczną inteligencję w swoich produktach i działaniach operacyjnych w celu przyspieszenia cykli projektowych, poprawy wydajności systemów, usprawnienia wykrywania usterek oraz skrócenia czasu serwisowania.

ASML współpracuje z firmą Mistral AI, która pomaga wdrażać producentowi urządzeń do fotolitografii zaawansowane modele i agentów AI.

Arnaud Hubaux, dyrektor ds. programu i strategii AI w firmie ASML

Co kryje się za sztuczną inteligencją

Kiedy ludzie myślą o sztucznej inteligencji, często mają przed oczami modele, aplikacje i doświadczenia użytkowników. To, co pozostaje w dużej mierze niewidoczne, to fizyczna infrastruktura, która to wszystko umożliwia.

W centrum tej infrastruktury znajdują się układy AI – wysoce wyspecjalizowane mikroprocesory zaprojektowane do obsługi ogromnych, równoległych obliczeń wymaganych w uczeniu maszynowym. Jako dostawca kompleksowych rozwiązań litograficznych wykorzystywanych do produkcji tych chipów, firma ASML odgrywa kluczową rolę w rewolucji AI.

– Za każdym razem, gdy sztuczna inteligencja robi coś, co wydaje się nierealne, nie jest to magia. To materia. To fizyka. To ludzka precyzja – powiedział Arnaud Hubaux podczas swojego przemówienia.

Sztuczna inteligencja w całym cyklu życia półprzewodników

Od ponad dziesięciu lat ASML wykorzystuje sztuczną inteligencję w specjalistycznych rozwiązaniach sprzętowych i programowych. Obecnie podejście to ulega zmianie. Zamiast stosować sztuczną inteligencję jako rozwiązania punktowe, firma integruje ją z procesami roboczymi i systemami. Ta zmiana pozwala konsekwentnie wykorzystywać AI w całym cyklu życia półprzewodników – przyspieszając wdrażanie innowacji inżynieryjnych i jednocześnie poprawiając wydajność oraz niezawodność systemów.

– Jednym ze sposobów, w jaki umożliwiamy tę transformację, jest nasza współpraca z firmą Mistral AI. Jej doświadczenie w zakresie modeli i agentów uzupełnia naszą wiedzę z zakresu fizyki, inżynierii i rzeczywistego zachowania systemów – dodał Arnaud Hubaux.

Wdrażanie projektów układów scalonych w praktyce

Wdrażanie sztucznej inteligencji w całym cyklu życia półprzewodników rozpoczyna się już na etapie projektowania układów scalonych. Sztuczna inteligencja pomaga wypełnić lukę między zamierzeniami a efektem końcowym poprzez usprawnienie wielu etapów niezbędnych do tego, by projekt układu scalonego nadawał się do produkcji.

Pierwszym krokiem jest optyczna korekcja bliskości (OPC), która modyfikuje projekt retikulum w celu osiągnięcia celów obrazowania poprzez kompensację zniekształceń występujących podczas produkcji. Firma ASML wykorzystuje sztuczną inteligencję w OPC od ponad dziesięciu lat w celu przyspieszenia obliczeń. Obecnie, we współpracy z Mistral AI, poprawia jakość receptur i skraca czas potrzebny na znalezienie rozwiązania. W styczniu 2026 r. zakończona została wczesna walidacja pierwszej generatywnej funkcji sztucznej inteligencji u klienta.

Systemy sterowania na granicach możliwości fizyki

W maszynach ASML sztuczna inteligencja pomaga optymalizować i kontrolować niezwykle złożone procesy fizyczne.

Źródło światła ekstremalnego ultrafioletu (EUV) firmy ASML stanowi serce systemu litograficznego, przekształcając energię niezwykle potężnego lasera w światło EUV, niezbędne do osiągnięcia precyzji wymaganej przy produkcji najbardziej zaawansowanych układów scalonych. Sztuczna inteligencja pomaga optymalizować i kalibrować ustawienia źródła EUV – ograniczając ręczne próby i błędy oraz umożliwiając szybszą i bardziej niezawodną inicjalizację systemu. Wstępne testy wykazały zwiększony przyrost mocy na poziomie płytek w skanerach EUV.

Źródło: ASML

Poprawa wykrywalności wad bez spowalniania pracy

Możliwość kontroli wydruków z maszyn litograficznych ma kluczowe znaczenie dla utrzymania wydajności produkcji, jednak analiza w wysokiej rozdzielczości może ograniczać przepustowość.

– Sztuczna inteligencja pomaga rozwiązać ten dylemat. Poprawiając jakość obrazu i wskazując, gdzie i jak przeprowadzać kontrolę, jesteśmy w stanie zwiększyć przepustowość naszych systemów metrologicznych i kontrolnych wykorzystujących wiązkę elektronową (e-beam) – przy jednoczesnym zachowaniu dokładności i niezawodności. Jest to kolejny obszar współpracy ASML i Mistral – oznajmił Arnaud Hubaux.

Szybsze diagnozowanie problemów dzięki sztucznej inteligencji

W terenie niezawodność działania systemów ma kluczowe znaczenie, jednak diagnozowanie problemów w systemach generujących terabajty danych staje się coraz bardziej skomplikowane. Sztuczna inteligencja pomaga przetwarzać dane nieustrukturyzowane, takie jak dzienniki błędów i zapisy serwisowe, co pozwala szybciej identyfikować przyczyny źródłowe.

We wczesnych projektach pilotażowych z wykorzystaniem Mistral AI diagnostyka oparta na sztucznej inteligencji zidentyfikowała pewne błędy podsystemów o ponad 70% szybciej, zachowując jednocześnie dokładność na poziomie inżynierów.

– Dane tworzą wartość tylko wtedy, gdy można z nich korzystać. Sztuczna inteligencja pomaga udostępnić tę wiedzę w całej organizacji – podkreślił Arnaud Hubaux.

Szybsze projektowanie lepszych systemów

Sztuczna inteligencja pomaga nam również przyspieszyć cykle projektowe i udoskonalać komponenty. Umożliwia inżynierom analizowanie większej liczby wariantów projektowych w wielowymiarowych przestrzeniach problemowych, przy jednoczesnym uwzględnieniu rzeczywistych ograniczeń, takich jak koszty i wykonalność produkcyjna. Do tej pory przeanalizowano ponad 12 000 projektów.

Inżynierowie i sztuczna inteligencja: nieustanna pętla

– Sztuczna inteligencja ma na celu wspieranie naszych inżynierów, a nie zastępowanie ich. Przyszłość to zespoły ekspertów wzmocnione przez inteligentne systemy – zaznaczył Arnaud Hubaux.

W firmie ASML podstawą pozostaje wiedza inżynierska. Inżynierowie definiują problemy, analizują zachowanie systemów i weryfikują wyniki w rzeczywistych warunkach. Sztuczna inteligencja przyspiesza tę pracę. Pomaga zespołom szybciej przeprowadzać iteracje, radzić sobie z większą złożonością i skuteczniej rozwiązywać problemy. Z czasem tworzy to ciągłą pętlę uczenia się: inżynierowie definiują i tworzą, sztuczna inteligencja przyspiesza projektowanie i optymalizację, systemy generują dane, a te dane usprawniają działanie sztucznej inteligencji.

Dlaczego ma to teraz znaczenie

Popyt na rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji gwałtownie rośnie na całym świecie, co powoduje coraz większą presję na systemy litograficzne, by zapewniały wyższą wydajność przy jednoczesnym radzeniu sobie z rosnącą złożonością. Same tradycyjne podejścia już nie wystarczają. W tym zmieniającym się otoczeniu sztuczna inteligencja staje się niezbędna do skalowania technologii półprzewodnikowej nowej generacji.

– ASML znajduje się na samym początku i na samym końcu cyklu sztucznej inteligencji. Od dziesięcioleci wspieramy branżę sztucznej inteligencji, dostarczając nowe chipy, które obniżają koszt na token. Teraz ASML wykorzystuje sztuczną inteligencję do przyspieszenia projektowania i dostarczania właśnie tych systemów, które umożliwiają ewolucję sztucznej inteligencji – podsumowuje Arnaud Hubaux.