Impulsan NVIDIA y TSMC el uso de IA en el diseño y fabricación de semiconductores

junio 2, 2026 0 Por Redacción

NVIDIA anunció que TSMC utiliza tecnologías de computación acelerada e inteligencia artificial para fortalecer distintas etapas del diseño y la fabricación de semiconductores. La colaboración incorpora herramientas de simulación, análisis de procesos, inspección de calidad y optimización de operaciones industriales dentro de las plantas de producción.

La compañía informó que TSMC aplica plataformas de inteligencia artificial y computación acelerada de NVIDIA para enfrentar los desafíos asociados con la fabricación de chips en nodos de proceso cada vez más avanzados. La iniciativa abarca actividades relacionadas con litografía computacional, simulación de transistores, control de procesos e inspección de obleas.

De acuerdo con la información presentada durante NVIDIA GTC Taipei, la complejidad del desarrollo de semiconductores exige capacidades de simulación a gran escala, optimización en tiempo real y modelos de inteligencia artificial capaces de procesar información relacionada con física, imágenes y manufactura.

TSMC integra tecnologías de NVIDIA a lo largo de todo el ciclo de vida de los semiconductores, desde las etapas de diseño hasta la producción industrial. La empresa busca reducir tiempos de respuesta, mejorar la eficiencia energética, incrementar el rendimiento de fabricación y optimizar la productividad operativa dentro de sus instalaciones.

Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de Nvidia, señaló que ambas compañías mantienen una relación de trabajo de varias décadas y que TSMC incorpora inteligencia artificial y computación acelerada para resolver desafíos relacionados con el diseño y la fabricación de chips mediante simulación y optimización.

TSMC acelera simulaciones, litografía y operaciones industriales

C.C. Wei, presidente del consejo y director ejecutivo de TSMC, indicó que la empresa utiliza tecnologías de NVIDIA para optimizar procesos de fabricación, actividades de litografía, control de procesos e inspección de calidad dentro de sus fábricas.

La información difundida por ambas compañías señala que TSMC utiliza bibliotecas NVIDIA CUDA-X y modelos de inteligencia artificial para ejecutar cargas de trabajo en procesadores gráficos. Entre las aplicaciones destaca la litografía computacional mediante la biblioteca cuLitho, diseñada para acelerar tareas relacionadas con el diseño de máscaras para chips.

La empresa también emplea la biblioteca cuEST para simulación de estructuras electrónicas. Según los datos presentados, esta herramienta permite realizar simulaciones químicas con una velocidad superior a la obtenida mediante métodos convencionales utilizados en el diseño de materiales semiconductores.

IA de visión e inspección automatizada de defectos

En el área de control avanzado de procesos, TSMC utiliza la biblioteca cuML para acelerar análisis de grandes volúmenes de información. La herramienta procesa cientos de miles de parámetros relacionados con miles de etapas de manufactura, los cuales sirven como insumos para modelos de aprendizaje automático.

La optimización de operaciones industriales también forma parte del proyecto. La compañía indicó que aprovecha la programación acelerada mediante CUDA y procesadores gráficos NVIDIA H200 para administrar restricciones complejas de producción y mejorar la coordinación de los flujos de trabajo dentro de las fábricas.

Marcio Aguiar, director de la división Enterprise de Nvidia para América Latina, comentó que el crecimiento de las necesidades de diseño, simulación y manufactura avanzada incrementó la demanda de capacidad computacional dentro de la industria de semiconductores.

Por otra parte, TSMC utiliza la plataforma NVIDIA Metropolis y NVIDIA TAO Toolkit para fortalecer la inspección automatizada de defectos. Las herramientas aplican inteligencia artificial de visión para detectar imperfecciones a escala nanométrica durante los procesos de fabricación.

La compañía explicó que estas soluciones permiten mejorar la clasificación de defectos y reducir actividades repetitivas de etiquetado y reentrenamiento de modelos, incluso cuando cambian las condiciones de proceso, los sistemas de inspección o los tipos de defectos detectados.

TSMC también informó que utiliza bibliotecas de NVIDIA Omniverse para desarrollar FabTwin, un entorno virtual que replica las operaciones de fábrica. Este sistema permite evaluar diseños de herramientas, procesos y configuraciones industriales antes de su implementación física.

Mediante este entorno digital, la empresa analiza escenarios de diseño, identifica posibles restricciones operativas y compara configuraciones de producción. La compañía señaló que este enfoque contribuye a mejorar la planeación industrial y acelerar la toma de decisiones relacionadas con inversiones y despliegues de infraestructura.

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