Expertos en la mesa: Semiconductor Engineering se sentó para discutir los cambios en las pruebas que abordan la calidad del dispositivo de rastreo a lo largo de la vida útil de un producto y las preocupaciones generales sobre la propiedad y la privacidad de los datos, con Tom Katsioulas, director ejecutivo de Archon Design Solutions y el Departamento de Comercio de EE. UU. IoT miembro del consejo asesor; Ming Zhang, vicepresidente de Aceleración de I+D de Soluciones PDF; y Uzi Baruch, director de estrategia de proteanTecs. Lo que sigue son extractos de esa conversación, que se llevó a cabo frente a una audiencia en vivo en el Simposio Test Vision de SEMICON West. Para ver la primera parte de esta discusión, haga clic en esta página.

[LR] Ming Zhang, Soluciones PDF; Uzi Baruch, proteanTecs; Tom Katsioulas, Soluciones de diseño Archon. Fuente: Ingeniería de semiconductores/Susan Rambo

SE: ¿Cómo puede la industria garantizar la confiabilidad a nivel de sistema en los automóviles autónomos, por ejemplo, donde un chip de un dólar podría cambiar los dispositivos de energía que hacen que el automóvil se conduzca? ¿Qué se necesita para que la industria lleve el nivel necesario de autoprueba del chip al sistema?

Baruch: Observamos la tendencia paramétrica que está ocurriendo desde un punto de vista funcional. En realidad, el monitor convierte el chip en un sensor para el sistema. Detecta la distribución de energía. En el automóvil observo los aspectos de funcionalidad, como cómo el software afecta un chip desde el punto de vista del estrés operativo. Todo ello es paramétrico y en el tiempo. Pero recuerde, estamos hablando de monitoreo, no de muestreo.

Katsioulas: El gran problema aquí es qué pasa con las fichas de 1 dólar. Hace muchos años surgió una pregunta sobre DFT: ¿la gente lo encontró útil? Todo el mundo decía: 'Oh, añade bienes raíces'. Hoy es imprescindible. Así que vayamos a los datos. Ciertamente habrá chips en los sectores automotriz, industrial, aeroespacial y de defensa, que no necesariamente serán de gran volumen, pero tienen un valor enorme. Y estos marcarán el camino en la creación de aplicaciones de datos que provengan del chip dentro de los chips de $20/$30, no de los chips de $1. Una vez que se establezca el valor, le garantizo que habrá personas dispuestas a poner esta área de silicio en ambos.

SE: ¿Qué barreras existen para implementar tales cambios?

Katsioulas: La industria está desagregada y estamos muy centrados en la experiencia en el dominio. Por eso lo ves hoy. No subieron de nivel lo suficiente. Pero no hay ninguna razón por la que no puedas hacerlo. Y en las empresas en este momento estamos viendo cómo avanzan hacia arquitecturas a nivel de sistema. Todo eso sucederá porque no hay manera de que puedas hacerlo a menos que comiences a brindar soluciones totales para realizar pruebas en todos los dominios. Hoy tenemos una especialización que impide que eso suceda.

SE: Los fabricantes de chips se están topando con problemas en los que esa metodología no es lo suficientemente buena para encontrar algunos de los defectos. Para que este ecosistema funcione en el futuro, ¿puede vincular el monitoreo en el campo con el resto del flujo de pruebas?

Baruch: Una de las cosas que crean esos monitores es un lenguaje común. Entonces, cuando algo sucede en el campo y desea volver a la causa raíz ya sea a nivel de sistema o ATE, tiene una instantánea de los datos que luego le permite hacer una comparación de manzana a manzana entre ATE, pruebas funcionales y en el campo. En el mejor de los casos, esto requiere heurística para hacer las correlaciones necesarias para comprender lo que sucedió. Es por eso que la mayoría de las cosas terminan con "No se encontraron problemas". Lo interesante es que es posible que necesite analizar conjuntos de datos mucho más amplios, a veces para encontrar la causa raíz de un problema de proceso. Tal vez sea algo durante las etapas de montaje o algo así. Y luego la colaboración con PDF Solutions tiene mucho sentido, porque permiten recopilar una gran cantidad de conjuntos de datos en las etapas de fabricación, desde prueba, ensamblaje, inspección, proceso y diseño. Aumentar estos datos con algo que se mueve junto con el dispositivo al campo le permite tener un ecosistema mucho más sólido para solucionar problemas y analizar datos.

Zhang: Los datos son el motor de la mejora. Usted mencionó que la metodología de prueba actual no funciona. Yo diría que la metodología de prueba actualmente está desactualizada. La razón por la que está desactualizado es porque están sucediendo tres cosas nuevas: arquitecturas de dominio específico, integración vertical y, a nivel de sistema, chiplets e integración heterogénea. Si reconocemos que el futuro lo dominarán las empresas propietarias no sólo de los sistemas, sino también de los chips y componentes, entonces esta visión desde el diseño hasta la implementación de la fabricación y el ciclo de vida es muy importante. Si podemos llegar a un acuerdo sobre eso, podemos actualizar la metodología de prueba.

Katsioulas: Y hay una tendencia de reintegración virtual con empresas como Google, AWS y Microsoft. Todavía tenemos una larga cadena de suministro, y la forma en que se unirá es a través de alguna replicación virtual de IDM con una infraestructura que los conectará. Esa infraestructura surgió de la colaboración del proveedor de chips, la fundición, el OSAT, el proveedor de EMS, etc., porque al final del día, los datos entran y el trabajo sale. Si los digitaliza, puede comenzar a construir la infraestructura para correlacionar los datos desde las pruebas de chips hasta las pruebas de PCB, que es lo que les importa a estas verticales.

SE: Cuando empezó, preguntó ¿a cuántos ingenieros de pruebas les gustaría que les pagaran por sus datos de prueba? ¿Cómo podría eso convertirse en realidad?

Katsioulas: La revolución del IoT la hará realidad porque el IoT se basa en aplicaciones, en big data que se monetizarán y también en soluciones que provienen de los dispositivos. Entonces, cuando comienzas a utilizar estos datos, la primera pregunta que te hacen es sobre la seguridad de los datos. ¿Es confiable? Luego comienzas a trabajar hacia atrás a través de esa cadena. Si lo piensas bien, la única manera de monetizar los datos en la aplicación final es creando un hilo digital desde el diseño hasta la fabricación. La respuesta no está aquí hoy, pero ciertamente lo estará en el futuro. Todo el mundo reconoce que el futuro está en los datos. La industria de los chips está cambiando en este momento. Dicen: "Vendimos la navaja de afeitar, ahora vendemos hojas de afeitar". Y las hojas de afeitar son servicios. Puedo vender muchos servicios en el chip. Y esos se basan en los datos que produce la máquina. Y eso es posible hoy. Esto se ve en Intel con el sistema de pago por uso. Es fundamentalmente la capacidad de aprovisionar el chip para ofrecer nuevos servicios.

Zhang: Si el material que me proporcionas sirve para más cosas, tal vez esté dispuesto a pagar por ello. El otro aspecto es: ¿cuánto valor aportamos realmente al mismo coste nominal? Eso es un costo nominal del 3% del área del troquel, un costo nominal de 15 segundos de tiempo de prueba. Necesitamos sacar más cosas, sacar más datos temprano y convertir más datos en conocimientos con más precisión y exactitud.

SE: Compré un auto nuevo no hace mucho y mi auto me preguntó: "¿Quieres compartir tus datos?" Tengo curiosidad ¿cuánto me pagarán por mis datos?

Baruch: No hay ningún aspecto de privacidad en el funcionamiento real de lo que estás haciendo. Estamos analizando las mediciones físicas que se realizan en el propio dispositivo. No sé si esa computadora está haciendo uno más uno. El uso real de esos datos es para protegerlo. Entonces, desde el punto de vista de la garantía, por ejemplo, la compañía automotriz no le pediría esos datos con el fin de monetizar algo que pertenece a su automóvil. Aplicará aplicaciones en tu coche que aprovecharán los datos para ayudar, por ejemplo, en la seguridad funcional. No le permitiría monetizarlo porque no mide su comportamiento ni sus preferencias ni nada personalizado para usted, al menos no con ese tipo de tecnología.

Katsioulas: La pregunta es quién es el propietario de los datos. Si construyo una IP, mi IP produce datos. Soy dueño de los datos de la IP. Luego AMD toma esa IP, la coloca en un chip y crea nuevos datos. AMD posee los datos derivados. Y la intención con un hilo digital en la cadena de valor, con las licencias anidadas de datos, no podemos acudir a ustedes y decirles cuánto estamos pagando por sus datos porque sus datos provienen de una IP, de un chip, de un PCB, desde un dispositivo, desde una aplicación. Por lo tanto, ¿cuánto está dispuesto a pagar por la parte de los datos que le conciernen?

SE: Entonces, examinemos la declaración de privacidad. No existe privacidad relacionada con los datos paramétricos. Pero si alguien puede capturar esos datos, podrían contener datos competitivos. Por ejemplo, si comparamos a Amazon con Google en sus centros de datos, los datos que muestran cómo sus SoC envejecen con el tiempo podrían llevar a la conclusión de que uno es mejor que el otro.

Katsioulas: La pregunta número uno para el consejo asesor de IoT del Departamento de Comercio es: "¿Cómo se protege la confidencialidad de los datos?" Esto no es una cuestión de privacidad. La privacidad es del consumidor. La confidencialidad es con la empresa. Soy una empresa y produzco los datos. Lo guardo dentro. Lo que proponemos es que la gente no comparta datos. Las personas que venden información comparten índices de metadatos sobre los datos para crear un mercado para los productores y consumidores de datos. La transacción de vender y compartir datos es una transacción privada entre dos partes. Por lo tanto, necesita un hilo digital de datos en un esquema de clave de licencia anidado. Cualquiera que siga un dato puede propagarlo hacia abajo. Si Cisco desarrolla un dispositivo a partir de chips y comienza a generar acuerdos de servicios con datos, el hecho de que algunos de los datos provengan de qué lado es relevante. Cisco posee un monitor Cisco. Si compro el chip, genera que los datos sean propiedad de quien diseñó ese chip.

Baruch: Al final, el seguimiento es propiedad de la empresa de silicio que lo implementó. La razón por la que digo esto es porque para extraer los datos de ese dispositivo, necesitas el código marco para habilitarlo. Esto es algo que la empresa del silicio posee al 100%. En realidad, es incluso más que eso. En el momento en que este chip ingresa a una PCB, lo habilita otra empresa que compró el chip y luego lo ensambló en todo el sistema. Esos datos no estarían disponibles en el sistema a menos que la compañía del chip lo permita. Tienes el chip, el sistema y un OEM. Habilitar esos datos a través del hilo requiere el consentimiento de los tres. Pero el núcleo proviene del chip.

Katsioulas: Los dejo con esta idea: el mundo se convertirá en productores y consumidores de datos, en facilitadores y analizadores de datos. Si empezamos a pensar de esa manera, también podremos entender cómo proliferará la propiedad de los datos.

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