在2023年12月10日，我写了一篇博文《反思：集成电路产品可靠性的智能预测》，网页链接：https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=99553&do=blog&id=1413218

在1月29日（周一，腊月19）下午我和QW同学做了当面交流。自2023年11月28日初步讨论集成电路产品在规定的热-力刺激下的风险量化系数智能预测问题以来，她经过两个月的思考、文献研读、人工智能预测实战，感觉充分发挥数据驱动+人工智能算法优势，也许是能较容易地实现的，而不必过于依靠控制方程、本构方程、几何方程、初边值条件等定解方程及其数值求解。她将系统地梳理其思路、总结经验教训，然后在我们课题组组会上详细讨论该问题。这很是让我惊喜，期待着这样一个技术研讨！

 沿用经典方法，以集成电路产品的热-力耦合行为的有限元模拟结果作为人工智能训练样本，做好集成电路产品可靠性的智能预测，是能实现的，只要集成电路产品的热-力耦合行为的有限元模拟的样本足够多且仿真精度符合要求。不过，绝大多数场景在时间、成本上都是不会容许如此开发人工智能预测技术的。因此，如何充分发挥数据驱动+人工智能算法优势，大幅度地减轻对控制方程、本构方程、几何方程、初边值条件等定解方程及其数值求解的依赖，达到高效率、低成本的效果，是必须要走的路！这其实也是人工智能+工业的一个关键技术问题，无法回避！

转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自贾玉玺科学网博客。

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