2024年のノーベル物理学賞、化学賞は、ともに頭脳内部の神経細胞ネットワークをモデルにした機械学習、すなわちAI（人工知能）関係の科学者たちが受賞した。物理学賞はAIブームを生み出した科学者たち、化学賞はそれを利用して創薬開発などに生かす手法を求めた科学者たちに与えられた。AIはさまざまな研究分野でデータを解析する手法としても浸透し始めている。ラピダスに国が出資する検討が始まったようだ。 [→続きを読む]
平和賞が我が国に、と週後半の発表、そして前半には人工知能(AI)関連で物理学賞および化学賞と、ノーベル賞の話題もちきりの感じ方である。AI分野が大きく目立って引っ張る現下の半導体市場ということで、AIインパクトに注目させられる1週間でもある。業績発表関連で、Samsungが示した直近四半期のガイダンスは増収増益ではあるものの、AI向けメモリ半導体が遅れ気味の状況で、経営陣が謝罪をあらわしている。対して、TSMCは9月もその月最高の販売高を記録、AI関連需要が引っ張って本年1月からずっとその月最高を更新している。Nvidia対抗を狙って、新しいAI半導体が、AMDはじめ打ち上げられている。当面、AIを軸にした各社製品発表&競合に注目である。 [→続きを読む]
メーカーとサプライヤとの関係がひっくり返る事例がNvidiaとTSMCとの間に見られる。これまではファブレス半導体としてのNvidiaが設計したチップをTSMCが製造するという関係だった。今度はTSMCがメーカーとなり、プロセス中によく使うリソグラフィ工程でより正確なマスクを作製するための計算に、サプライヤであるNvidiaのGPUを利用するのだ。 [→続きを読む]
IEDM（International Electron Devices Meeting）2024の内容が明らかになった。70周年を迎える今年は、「明日の半導体技術を形作る」という全体テーマで、基調講演、一般講演だけではなく、フォーカスセッションやチュートリアル、ショートコースなど270件の講演が予定されている。例年通り米サンフランシスコのヒルトンホテルで12月7日から開催される（図1）。 [→続きを読む]
産業技術総合研究所は、ペロブスカイト構造の太陽電池の実用化に向け、自動作製システムを試作した。ペロブスカイト太陽電池は、変換効率がシリコン以上の高い効率を示す試作は多いが、バラつきが大きいと共に、経時変化が大きく劣化しやすい、大面積が難しいなどの問題が山積み。少しでも手作業による作製ではなく自動機によってバラツキを減らす狙いで装置を開発した（図1)。 [→続きを読む]
EDA（Electronic Design Automation）ツールや半導体IP（Intellectual Property）の市場実績を表すESD（Electronic System Design）産業の売上額が2024年第2四半期（2Q）に前年同期比18.2%増の46.86億ドルに達した。SEMIのESD Allianceが発表した。ESDの各部門全てでプラス成長をもたらしている。 [→続きを読む]
米Intelは、9月中旬に取締役会で3日間にわたり、業績立て直しのための今後の戦略について討議し、それを踏まえて、Pat Gelsinger CEOは、9月16日に従業員にあてに今後取り組む方針や戦略を詳細に説明するメールを送った（参考資料1）。同氏の方針に異を唱える取締役やEVPやSVPが8月までに依願辞任しており、Gelsinger氏の思い通りの計画が取締役会で承認されたようである。 [→続きを読む]
ラピダスは、北海道千歳市にあるセイコーエプソンの事業所内で、先端パッケージ技術の研究開発ライン（クリーンルーム）の着工を開始した。台湾TSMCは、アリゾナ州で後工程のAmkor Technologyと先端パッケージングとテスト工程で協業すると発表した。半導体プロセス制御技術の大手KLAがシンガポールに建設中の新工場の第1期棟が完成した。 [→続きを読む]
米国・Semiconductor Industry Association(SIA)より月次世界半導体販売高が発表され、この8月について$53.12 billion、前年同月比20.6%増、前月比3.5%増と増勢を維持、少なくとも2022年以降では単月最高であり、過去最高の8月販売高を記録、とあらわされている。このまま増加の勢いが保たれれば、年間販売高最高更新も期待されるが、どうなるか。一方では、本格回復待ちのシナリオに警戒感を呈するデータ&状況がいくつか見られて、今後の推移に注視を要する受け止めである。インド、そして東南アジア諸国など新興半導体圏の動きが活発に続いているが、今後に向けた打ち上げの一方で、難局の様相も見られて、出だしの推移に注目させられている。 [→続きを読む]
前編（参考資料1）でプラント設計、特に工場建屋設計時の注意事項の一例をまとめて記述した。具体的には、「想定外」だった化学薬品自動配送タンクの配管が外れた事故事例を題材にして、生成AIや仮想空間技術を駆使して、その事故を「想定内」にし、対策を床構造設計時に織り込む環境・安全教育用教材を提案した。 [→続きを読む]
