Uzmanlar Masada: Yarı İletken Mühendisliği, Archon Tasarım Çözümleri ve ABD Ticaret Bakanlığı IoT CEO'su Tom Katsioulas ile bir ürünün kullanım ömrü boyunca izleme cihazı kalitesinin izlenmesine yönelik testteki değişiklikleri ve veri sahipliği ve gizlilikle ilgili genel endişeleri tartışmak için bir araya geldi danışma kurulu üyesi; Ming Zhang, Ar-Ge Hızlandırmadan Sorumlu Başkan Yardımcısı PDF Çözümleri; ve baş strateji sorumlusu Uzi Baruch proteanTec. Aşağıda SEMICON West'in Test Vision Sempozyumu'nda canlı seyirci önünde gerçekleştirilen bu konuşmadan alıntılar yer almaktadır. Bu tartışmanın birinci bölümünü görüntülemek için tıklayın okuyun.

[LR] Ming Zhang, PDF Çözümleri; Uzi Baruch, proteanTecs; Tom Katsioulas, Archon Tasarım Çözümleri. Kaynak: Yarı İletken Mühendisliği/Susan Rambo

SE: Endüstri, örneğin 1 dolarlık bir çipin arabayı çalıştıran güç cihazlarını değiştirebildiği otonom arabalarda sistem düzeyinde güvenilirliği nasıl sağlayabilir? Sektörün çipten sisteme gerekli seviyede kendi kendini test edebilmesi için neye ihtiyaç var?

Baruch: Oluşan parametrik trende işlevsel açıdan bakıyoruz. Monitör aslında çipi sistem için bir sensör haline getiriyor. Güç dağılımını algılar. Arabada, yazılımın bir çipi operasyonel stres açısından nasıl etkilediği gibi işlevsellik yönlerine bakıyorum. Bunların hepsi parametrik ve zamana bağlı. Ancak unutmayın, örneklemeden değil izlemeden bahsediyoruz.

Katsioulas: Buradaki en büyük sorun 1$'lık çiplere ne olacağıdır. Yıllar önce DFT ile ilgili bir soru ortaya çıktı: İnsanlar onu faydalı buldu mu? Herkes 'Ah, gayrimenkul katıyor' dedi. Bugün artık bir zorunluluktur. O halde verilere geçelim. Otomotiv, endüstriyel, havacılık/savunma sektörlerinde kesinlikle yüksek hacimli olmasa da çok büyük değere sahip çipler olacak. Ve bunlar, 20$'lık çiplerin değil, 30$/1$'lık çiplerin içindeki çipten gelen veri uygulamalarının yaratılmasına öncülük edecek. Değer belirlendikten sonra, bu silikon alanı her ikisine de koymaya istekli insanlara sahip olacağınızı garanti ederim.

SE: Bu tür değişikliklerin uygulanmasının önünde ne gibi engeller var?

Katsioulas: Sektör ayrıştırılmıştır ve alan uzmanlığına oldukça odaklanmış durumdayız. Bu yüzden bugün görüyorsunuz. Yeterince seviye atlayamadılar. Ancak bunu yapamamanız için hiçbir neden yok. Ve şu anda şirketlerde sistem düzeyindeki mimarilere doğru ilerlediklerini görüyoruz. Tüm bunlar gerçekleşecek çünkü alan uzmanlığı genelinde test için toplam çözümler sunmaya başlamadığınız sürece bunu gerçekten yapmanın hiçbir yolu yok. Bugün bunun olmasını önleyen uzmanlığımız var.

SE: Çip üreticileri, metodolojinin bazı kusurları bulmaya yetmediği sorunlarla karşılaşıyor. Bu ekosistemin ileriye dönük olarak çalışması için saha içi izlemeyi test akışının geri kalanına bağlayabilir mi?

Baruch: Bu monitörlerin yarattığı şeylerden biri de ortak bir dildir. Dolayısıyla, sahada bir şey olduğunda ve bunun kök nedenini sistem düzeyine veya ATE'ye geri döndürmek istediğinizde, ATE, fonksiyonel test ve alan içerisinde. En iyi ihtimalle, bu, ne olduğunu anlamak için korelasyonların yapılmasını gerektiren buluşsal yöntemler gerektirir. Bu yüzden çoğu şey 'Hiçbir sorun bulunamadı' ile sonuçlanıyor. İlginç olan, bazen bir süreç sorununun temel nedenini bulmak için çok daha geniş veri kümelerine bakmanız gerekebilmesidir. Belki montaj aşamasında olan bir şeydir ya da öyle bir şey. Ayrıca PDF Solutions ile işbirliği yapmak çok mantıklı çünkü test, montaj, inceleme, süreç ve tasarım gibi üretim aşamalarında çok sayıda veri kümesinin toplanmasına olanak sağlıyorlar. Bu verileri, cihazla birlikte sahaya doğru hareket eden bir şeyle artırmak, sorun giderme ve verileri analiz etme konusunda çok daha sağlam bir ekosisteme sahip olmanızı sağlar.

- Zhang: Veriler iyileştirmenin itici gücüdür. Mevcut test metodolojisinin bozuk olduğu noktasını gündeme getirdiniz. Test metodolojisinin şu anda güncelliğini yitirdiğini söyleyebilirim. Güncelliğini yitirmesinin nedeni üç yeni şeyin meydana gelmesidir: alana özgü mimariler, dikey entegrasyon ve sistem düzeyinde çipletler ve heterojen entegrasyon. Geleceğin yalnızca sistemlere değil aynı zamanda çiplere ve bileşenlere de sahip olan şirketler tarafından yönetileceğini kabul edersek, tasarımdan üretim kurulumuna ve yaşam döngüsüne kadar bu bakış açısı çok önemlidir. Bu konuda anlaşabilirsek test metodolojisini güncelleyebiliriz.

Katsioulas: Ayrıca Google, AWS ve Microsoft gibi şirketlerle sanal olarak yeniden entegrasyon yönünde bir eğilim var. Hala uzun bir tedarik zincirimiz var ve bunun bir araya gelmesinin yolu, onları birbirine bağlayacak bir altyapıya sahip bazı sanal IDM çoğaltmalarından geçiyor. Bu altyapı çip tedarikçisinin, dökümhanenin, OSAT'ın, EMS satıcısının vb. işbirliğiyle ortaya çıktı, çünkü günün sonunda veriler giriyor ve iş çıkıyor. Bunları dijitalleştirirseniz, çip testinden PCB testine kadar verileri ilişkilendirecek altyapıyı oluşturmaya başlayabilirsiniz, bu da bu sektörlerin önemsediği şeydir.

SE: Başladığınızda, kaç test mühendisinin test verileri için ödeme almak istediğini sormuştunuz? Bu nasıl gerçeğe dönüşebilir?

Katsioulas: IoT devrimi bunu gerçeğe dönüştürecek çünkü IoT uygulamalara, para kazandıracak büyük verilere ve ayrıca cihazlardan gelen çözümlere dayanıyor. Yani bu verileri kullanmaya başladığınızda sorulan ilk soru veri güvenliğiyle ilgilidir. Güvenilir mi? Daha sonra bu zincir boyunca geriye doğru çalışmaya başlarsınız. Düşünürseniz, son uygulamadaki verilerden gerçekten para kazanmanın tek yolu, tasarımdan üretime kadar dijital bir iş parçacığı oluşturabilmektir. Cevap bugün burada değil ama kesinlikle gelecekte olacak. Herkes geleceğin verilerde olduğunu biliyor. Çip endüstrisi şu anda değişiyor. 'Tıraş makinesini sattık, şimdi de jilet satıyoruz' diyorlar. Ve jiletler hizmettir. Çip üzerinde pek çok hizmeti satabilirim. Ve bunlar makinenin ürettiği verilere dayanıyor. Ve bu bugün mümkün. Bunu Intel'de 'kullandığın kadar öde' ifadesiyle görüyorsunuz. Temel olarak çipin yeni hizmetler sunacak şekilde tedarik edilmesi yeteneğidir.

Zhang: Eğer sağladığınız şeyler daha fazla işe yarıyorsa, belki bunun bedelini ödemeye hazırım. Diğer bir yönü ise aynı nominal maliyetle gerçekte ne kadar değer kattığımızdır. Bu, kalıp alanının %3'ü kadar nominal maliyet, nominal maliyet ise 15 saniyelik test süresidir. Daha fazla şeyi dışarı çıkarmamız, daha fazla veriyi erkenden çıkarmamız ve bu verinin çoğunu daha kesin ve doğru bir şekilde içgörülere dönüştürmemiz gerekiyor.

SE: Kısa süre önce yeni bir araba aldım ve arabam bana "Verilerini paylaşmak ister misin?" diye sordu. Verilerim için bana ne kadar ödeyeceksiniz merak ediyorum?

Baruch: Yaptığınız işin fiili işleyişinin hiçbir mahremiyet boyutu yoktur. Cihazın kendisinde gerçekleşen fiziksel ölçümlere bakıyoruz. O bilgisayar bir artı bir yapıyor mu bilmiyorum. Bu verilerin asıl kullanımı aslında sizi korumaktır. Yani garanti açısından bakıldığında, örneğin otomobil şirketi, arabanıza ait bir şeyden para kazanmak amacıyla sizden bu verileri istemez. Aracınızda, örneğin işlevsel güvenlik gibi konularda yardımcı olmak için verilerden yararlanacak uygulamaları uygulayacaktır. Bundan para kazanmanıza izin vermez çünkü davranışınızı, tercihlerinizi ya da sizin için kişiselleştirilmiş herhangi bir şeyi ölçmüyor - en azından bu tür bir teknolojiyle.

Katsioulas: Soru, verinin kime ait olduğudur. Bir IP oluşturursam IP'm veri üretir. IP'ye ait verilere sahibim. Daha sonra AMD bu IP'yi alır, bir çipe yerleştirir ve yeni veriler oluşturur. Türev verilerin sahibi AMD'dir. Değer zincirinde dijital bir iş parçacığı ve verilerin iç içe lisanslanmasıyla ilgili niyet, size gidip verileriniz için ne kadar ödediğimizi söyleyemeyiz çünkü verileriniz bir IP'den, bir çipten, bir çipten geliyor. PCB, bir cihazdan, bir uygulamadan. Bu nedenle, verilerin sizin için geçerli olan kısmı için ne kadar ödemeye hazırsınız?

SE: O halde gizlilik bildirimini inceleyelim. Parametrik verilerle ilgili herhangi bir gizlilik yoktur. Ancak birisi bu verileri yakalayabilirse, bu veriler rekabetçi verileri de içerebilir. Örneğin, veri merkezlerinde Amazon ile Google'ın karşılaştırmasına bakarsanız, SoC'lerin zaman içinde nasıl eskidiğini gösteren veriler, birinin diğerinden daha iyi olduğu sonucuna varılmasına yol açabilir.

Katsioulas: Ticaret Bakanlığı IoT danışma kurulunun bir numaralı sorusu şu: "Veri gizliliğini nasıl koruyorsunuz?" Bu bir gizlilik sorunu değildir. Gizlilik tüketiciye aittir. Gizlilik işletmenin kendisindedir. Ben bir işletmeyim ve verileri ben üretiyorum. Onu içimde tutuyorum. Bizim önerdiğimiz şey, insanların veri paylaşmamasıdır. Bilgi satan kişiler, veri üreticileri ve tüketicileri için bir pazar yeri oluşturmak amacıyla verilerle ilgili meta veri endekslerini paylaşırlar. Verilerin satılması ve paylaşılması işlemi iki taraf arasında özel bir işlemdir. Bu nedenle, iç içe geçmiş bir lisans anahtarı şemasında dijital bir veri dizisine ihtiyacınız var. Bir veri parçasını takip eden herkes onu aşağıya doğru yayabilir. Cisco çiplerden bir cihaz geliştirip verilerle hizmet anlaşmaları oluşturmaya başlarsa, verilerin bir kısmının hangi taraftan geldiği önemli olur. Cisco'nun bir Cisco monitörü vardır. Eğer çipi satın alırsam, o çipi tasarlayan kişiye ait olan verileri üretir.

Baruch: Sonuçta izleme, onu uygulayan silikon şirketine aittir. Bunu söylememin nedeni, verileri o cihazdan çıkarmak için bunu etkinleştirecek çerçeve koduna ihtiyacınız olmasıdır. Bu, silikon şirketinin %100 sahip olduğu bir şeydir. Aslında bundan daha da fazlası. Bu çip bir PCB'ye girdiği anda, çipi satın alan ve daha sonra onu tüm sisteme monte eden farklı bir şirket tarafından etkinleştirilir. Çip şirketi izin vermedikçe bu veriler sistemde mevcut olmayacaktır. Çipiniz, sisteminiz ve bir OEM'iniz var. Bu verinin iş parçacığı genelinde etkinleştirilmesi, üçünün de onayını gerektirir. Ancak bunun özü çipten geliyor.

Katsioulas: Sizi şu düşünceyle baş başa bırakıyorum; dünya veri üreticileri, veri tüketicileri, veri sağlayıcıları ve veri analizcileri haline gelecek. Eğer bu şekilde düşünmeye başlarsanız veri sahipliğinin nasıl çoğalacağını da anlayabiliriz.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://semiengineering.com/data-system-reliability-and-privacy/