半導體製造需要高度精確的許多不同製程，包括材料處理和準備、化學處理、光罩製作和曝光顯影。由於步驟眾多且誤差容忍度極低，因此很難掌控製程公差和缺陷。舉例來說，電子產品的熱管理問題可能導致內部晶片失效。用傳統方法分析此類問題可能需要花費大量的時間進行資料收集以及模擬分析。
人工智慧和機器學習可以加速解決上述的問題，利用現有或相關模擬的資料來訓練預測模型。訓練完成後，預測模型就能消除資料收集需要的時間以及降低模擬計算的成本，原本許多複雜的分析透過人工智慧和機器學習可以加速分析與釐清製造過程中不確定性的源頭並改善整個製程。
參加此網路研討會，了解如何使用現有的資料或模擬數據來訓練於機器學習模型：
• 預測機械、熱、電、光學和化學過程的變化，以提高穩定性並減少錯誤率。
• 考慮製程中的不確定性並進行優化，以提高預期性能。
• 加速可靠度評估和設計新型應用。
• 分析設備記錄，創建模擬或是數位分身，以最大程度地提高設備運行時間和穩定品質。
• 根據記錄的數據調整和校準基於物理的模擬、控制模型和機器。
