希捷科技近日宣布其已成功在美國(guó)明尼蘇達(dá)州諾曼戴爾 (Normandale) 的晶圓工廠，首次部署深度學(xué)習(xí)制造計(jì)劃。希捷內(nèi)部將此計(jì)劃命名為“雅典娜計(jì)劃 ”(Project Athena) ，借由打造務(wù)實(shí)可行的人工智能 (AI) 平臺(tái)，能更快地處理異常及生產(chǎn)過(guò)程的問(wèn)題，不僅耗費(fèi)成本低于以往，更可大幅減少制程所需的無(wú)塵室投資達(dá)20%，并降低生產(chǎn)流程中10%的投注時(shí)間。希捷預(yù)期在效率與生產(chǎn)質(zhì)量提升后，投資報(bào)酬率能提升三倍。

希捷科技營(yíng)運(yùn)、產(chǎn)品及技術(shù)部門執(zhí)行副總裁 Jeffrey Nygaard 表示：“雅典娜計(jì)劃采用深度學(xué)習(xí)，經(jīng)過(guò)自我訓(xùn)練后，可比特定領(lǐng)域的真人專家更快且更精確地檢測(cè)出產(chǎn)品瑕疵。此計(jì)劃不僅能嘉惠希捷本身，對(duì)希捷的制造業(yè)客戶來(lái)說(shuō)，雅典娜計(jì)劃采用的科技也將能廣泛應(yīng)用。這不僅是邁向智慧制造關(guān)鍵的第一步，也是導(dǎo)入工業(yè)4.0的具體實(shí)例。”

希捷全球的工廠每年生產(chǎn)超過(guò)十億個(gè)記錄磁頭 (recording transducers)，為了維持最高標(biāo)準(zhǔn)的質(zhì)量，磁頭皆需經(jīng)分析及測(cè)試。以諾曼戴爾工廠為例，每天產(chǎn)出數(shù)百萬(wàn)張的顯微影像相當(dāng)于10 TB的資料量，工廠需先篩檢這龐大數(shù)量的影像是否有潛在瑕疵，才能將芯片組裝至硬盤上。

由于需分析檢測(cè)的磁頭數(shù)量龐大，工程師不可能一一檢測(cè)，就算雇用更多影像分析專家坐鎮(zhèn)，也無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)處理完所有一千七百萬(wàn)張影像。在AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器等技術(shù)的快速發(fā)展下，希捷的“雅典娜計(jì)劃”應(yīng)運(yùn)而生。

希捷采用Nvidia V100、P4 GPUs與高效能NytroR X 2U24儲(chǔ)存設(shè)備建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為雅典娜系統(tǒng)中深度學(xué)習(xí)及AI功能的基礎(chǔ)。將晶圓影像導(dǎo)入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練AI系統(tǒng)分辨“好”晶圓與“壞”晶圓。隨著時(shí)間累積，雅典娜開(kāi)始有能力偵測(cè)出制程中的潛在瑕疵。由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備強(qiáng)大的處理能力，雅典娜不僅學(xué)習(xí)速度更快，精準(zhǔn)度亦更勝人類。

最重要的是，雅典娜還能實(shí)時(shí)接收并分析電子顯微鏡產(chǎn)生的影像。希捷現(xiàn)可處理每天產(chǎn)出的所有三百萬(wàn)張影像，并能揪出真人工程師可能遺漏的微小瑕疵。透過(guò)實(shí)時(shí)處理的功能，希捷團(tuán)隊(duì)得以及早辨識(shí)并修正制程問(wèn)題。問(wèn)題越早發(fā)現(xiàn)，就能更有效地降低瑕疵品對(duì)制程及成本的影響。

雅典娜計(jì)劃的誕生與未來(lái)幾年全球資料量將大幅飆升的趨勢(shì)息息相關(guān)。由希捷委托 IDC 執(zhí)行的預(yù)測(cè)調(diào)查便顯示，2025 年全球資料總量將成長(zhǎng)至 175 ZB。如果資料能在更接近來(lái)源處先做處理，實(shí)時(shí)洞察結(jié)果的產(chǎn)出便可更靠近終端的使用者，從而大幅減少網(wǎng)絡(luò)資源的負(fù)荷，并為潛在的應(yīng)用程序敞開(kāi)全新大門。在此模式下，資料中心的科技方案(運(yùn)算與儲(chǔ)存模式)都移往網(wǎng)絡(luò)的邊緣節(jié)點(diǎn)，以催生出新一代的應(yīng)用程序。

該計(jì)劃提供的模板也將能更廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，未來(lái)，其他制造業(yè)者也可部署類似的智慧工廠技術(shù)。由于此系統(tǒng)的偵錯(cuò)速度更快、調(diào)適力更高，還能提供更具洞見(jiàn)的結(jié)果，在智慧工廠之外，亦能應(yīng)用在公共安全、自駕車、智慧城市等各式各樣的領(lǐng)域。