CO2 레이저드릴 이상탐지 : 한달 전 이상징후 예측·탐지율 93% CO2 레이저드릴에 특화된 딥러닝 기반 이상탐지 모델로 이상징후를 사전에 탐지해 반도체 후공정의 다운타임을 단축합니다. 예지보전 반도체
반도체 설계 자동화: 수행시간 85% 단축·성능 49% 개선 AI 기반 시뮬레이터와 강화학습 에이전트를 활용해 주문형 반도체(ASIC)에 존재하는 수백만 구성요소의 최적 배치를 자동화하고 작업 시간과 성능을 향상합니다. 최적화 반도체
반도체 생산 장비 이상 전조 탐지: 정탐률 90%, 최대 24시간 전 이상 예지 반도체 생산 장비에서 나오는 최소한의 데이터를 활용해 레시피 변경에도 신속히 대응할 수 있는 이상탐지 모델로 이상 징후와 고장에 걸리는 시간을 예측합니다. 예지보전 반도체
