Künstliche Intelligenz : AT&S: So wird AI die Halbleiterproduktion umwälzen

Rasend schnell erwischte Microsofts Chatbot-Technologie ChatGPT Beobachter auf dem falschen Fuß. Die jüngste AI aus dem Repertoire der Transformer-Methodiken schaffte etwas ungeheuerliches: Sie fusionierte die bislang nur getrennt auftretenden AI-Felder Sprache, Bild und Text. In einer Zeit, in der AI Identitäten durcheinanderwirbelt und womöglich die letzten Vertrauensbildungen des Geschäftsalltags erschüttert, sind die Herausforderungen für Unternehmen damit gewaltig: Sie müssen Sandboxes errichten, mit AI experimentieren und neue Engineering-Skills aufbauen.

Die gute Nachricht: Viele stellen sich dem neuen Wettlauf. Entweder, um die Gewinnmaschine AI anzuwerfen, oder um Prozesse abzusichern oder künstlich zu optimieren. Bereits mittendrein im Paradigmenwechsel, schrauben sie an performanten KI-Systemen. INDUSTRIEMAGAZIN stellt die Industrial-AI-Vordenker der Industrie vor.

Wenn ihn wieder mal die Kollegen aus anderen Kontinenten anchatten und sich alles um AI und ChatGPT dreht, dann tritt Gottfried Egger nicht auf die Euphoriebremse. Der Leiter der Corporate IT bei AT&S will kein Spielverderber sein, das ist auch fachlich gut begründet: Immerhin sind schon einige der Prozesse in der Leiterplatten- und Substratproduktion AI-gestützt.

So optimiert in einigen Fabriken ein Algorithmus auf Basis Boolescher Algebra die Reihenfolge der Einsteuerung in die Produktionslinien. Auch Simulationen fahren beim Leiterplattenhersteller bereits KI-gestützt. Und Egger weiß: Die kommenden Jahre werden noch einiges mehr an Veränderung durch AI-Anwendungen bringen.

So dürften Fertigungsschritte teilweise oder komplett über AI gesteuert und optimiert werden. Und selbstlernende Systeme auf Basis neuronaler Netze werden neue Architekturen entwickeln. Die könnten für das Geschäftsmodell des Technologieunternehmens aus Leoben ein Gamechanger sein und dieses "weiterentwickeln", so Egger.

Der wiederholbare Prozessschritt als solcher dürfte dann für die Steirer "nicht mehr länger ein Alleinstellungsmerkmal bleiben", glaubt Egger. Eher wird dieser Grundvoraussetzung für AI-optimierte Entwicklungen sein. Die sich schon am Horizont abzeichnen. Kleiner und leistungsfähiger, wird der Thermoregulierung von Substraten immer entscheidendere Bedeutung zufallen. Produktionsübergreifend wird deshalb schon heute auf die Harmonisierung von Daten gesetzt. Der AI-Entwicklung nähere man sich "spielerisch", sagt Egger.

Und ohne die Augen vor Pionierleistungen zu verschließen. Denn auch in der Halbleiterei gebe es Patente, die richtungsweisend seien und in eigene Überlegungen einbezogen werden könnten. "Es muss nicht alles neu erfunden werden", sagt Egger.