要約:
- データ量とそのソースは課題であり、新しいアプローチが開発されている
- チップ産業におけるデータ管理は新たな課題であり、デザインから製造までのデータ量が増加している
- 設計の複雑さが増し、信頼性やトレーサビリティの要求も高まっている
- EDAツールや検証ツールは週次または日次でペタバイトのデータを生成しており、これまでのプロジェクトごとの処理とは異なる
- AI/MLが設計ツールに組み込まれ、大容量データセットの異常やパターンを特定するために使用されている
考察:
データ量と複雑さが増加する中、データ管理はますます重要となっています。AIや機械学習の導入はデザインプロセスに革新をもたらしていますが、その導入にはコストやセキュリティの懸念もあります。データの適切な管理と活用が今後ますます重要となるでしょう。
元記事: https://semiengineering.com/ai-for-data-management/