アドバンテストはACS RTDI™とNVIDIAの先進的な機械学習を統合し、Blackwellなど次世代デバイスの量産での採用を発表しました。リアルタイム解析でテストを「検証」から「予測」へ転換し、歩留まりとコスト効率の改善を目指します。
AIとRTDIが変える量産テストの現場
アドバンテストが発表した取り組みは、従来の半導体テストワークフローにAIを組み込み、量産現場での即時最適化を実現しようというものです。今回の発表では、同社のACS（リアルタイム・データ・インフラストラクチャー）RTDI™とNVIDIAの機械学習技術を融合させることで、Blackwellや次世代デバイスの量産段階での採用が明らかになりました。プレスリリースに沿えば、この統合によりテスト工程で得られる膨大なデータをリアルタイムに解析し、従来は数週間を要していたデータ収集から故障解析、テスト条件の見直しまでのサイクルを大幅に短縮することが期待されています。
技術面では、ACSのData-Feed-Forward機能が各テスト工程のデータを即座に取り込み、NVIDIAのGPUベースの推論でチップ（DUT）ごとに最適なテスト条件や項目を動的に調整する点が肝になります。拡張性の高いGPUアーキテクチャは複数のMLモデルを同時に学習・稼働させる運用を想定しており、これによりテストカバレッジの最適化や歩留まり改善、さらにはデータ処理に伴う遅延・消費電力・コストの削減といった効果が見込まれるとされています。ただし、リリースにある表現は「期待される」といった将来効果の形で示されており、現時点での定量的な改善幅や適用範囲の詳細は公開されていません。
運用面では、ACS RTDI™がデータ準備、アルゴリズム、意思決定を分離する柔軟なアーキテクチャを持つことが強調されています。これにより生産ニーズの変化に迅速に対応できる環境が提供されるとされ、現場での堅牢性も確認済みであるプレスは説明します。加えて、同社は今後ACSのデータ・アナリティクス領域にNVIDIA NeMoやNVIDIA NIM Microservicesを取り入れる計画を明示しており、異種の生産データの整理やAIモデル評価、さらに生成AIアプリケーションをテスト環境で直接実行するAIエージェントの展開も視野に入れています。
詳しくは「株式会社アドバンテスト」の公式ページまで。
レポート／DXマガジン編集部 權
