我们将机器学习（ML，Machine Learning）和数据分析与半导体领域的专业知识相结合，开发了基于人工智能（AI，Artificial Intelligence）的晶圆级制造解决方案：Fab Technology Co-Optimization，简称FTCO™。FTCO利用制造数据进行基于数学统计和物理机制的机器学习仿真，创建晶圆的计算机模型或者称为晶圆的“数字孪生”（Digital Twin），来模拟晶圆的制造过程。作为制造工艺和晶圆的虚拟化，“数字孪生”为晶圆厂和工艺工程师提供了一个实验和测试平台，以深入理解制造过程中参数的变化对晶圆良率的影响，并通过预测良率进一步优化新产品，最终缩短新产品上市周期，而不需要耗时且昂贵的物理晶圆测试。
AI驱动的FTCOTM解决方案平台流程图
Silvaco FTCOTM 解决方案平台
Silvaco FTCO平台利用人工智能和机器学习生成“数字孪生”，即一个基于物理的可仿真的数字副本，能够准确镜像真实世界中的形式、适配性和功能。
- 数字孪生是复杂的真实系统的虚拟表达
- 包括组件、器件或者完整的工艺流程
- 目的是建立与真实世界系统无差别的模型
- 便捷地洞察设计上的变化对真实系统的影响
- 在真实系统存在之前就可以构建其数字孪生，进行虚拟的原型设计
- 在数字孪生建成之后，支持用户进行“what-if”式探索
FTCO将制造工艺的研究变得可视化。用户可以调整工艺步骤的输入条件，以交互的方式查看结构如何变化。
FTCOTM 解决方案平台的构成
