Así será la megafábrica de IA de Samsung: una alianza con Nvidia para acelerar la creación de sus chips y robots

Tal es la carrera por el dominio de la inteligencia artificial que en España ya estamos viendo importantes proyectos de centros de datos alimentados con energía nuclear. Centros como Stargate de OpenAI o reactores modulares de Google son claros ejemplos.

La última en subirse a esta tendencia es Samsung, que ha anunciado una brutal colaboración con Nvidia que dará como resultado la construcción de una megafactoría de IA y un despliegue de nada menos que 50.000 GPUs que se integrarán en todos los procesos de fabricación de la firma.

Estos equipos estarán presentes en todo el flujo de fabricación de la empresa coreana, "acelerando el desarrollo y la producción de semiconductores, dispositivos móviles y robótica de última generación".

Samsung se alía con Nvidia en la carrera de la IA

Esta iniciativa que contará con el respaldo de Samsung en colaboración con Nvidia aglutinará todos los aspectos que caracterizan a una fábrica de semiconductores habitual, como los procesos de diseño hasta los equipos, controles de calidad y operaciones.

Todos estos aspectos se englobarán en lo que Samsung llama una "única red inteligente", en la que una inteligencia artificial realizará análisis y predicciones concretos, optimizando "continuamente los entornos de producción en tiempo real".

Chips semiconductores en una placa de un ordenador. Reuters

Desde Samsung aclaran que este proyecto se saldrá del molde de la automatización tradicional que tanto tiempo se lleva cacareando. De hecho, servirá en sus palabras como "una plataforma de fabricación inteligente" clave en su producción.

La plataforma en cuestión conectará e interpretará "la inmensa cantidad de datos generados en el diseño de chips, la producción y las operaciones de los equipos". Un sistema que será la punta de lanza de una colaboración más profunda.

En este sentido, Samsung explica que implementarán los sistemas de computación acelerada de Nvidia no solo para escalar esta futura factoría, sino para otras áreas, como acelerar la fabricación de "gemelos digitales impulsada por las bibliotecas Nvidia Omniverse", dice Samsung.

Y es que han sido las bibliotecas de Nvidia cuLitho y CUDA-X las que han ayudado a Samsung a multiplicar por 20 el rendimiento de su litografía computacional, aplicándolas a su proceso de corrección de proximidad óptica (OPC), por ejemplo.

Logo de Nvidia en su sede de Santa Clara, California (Estados Unidos) Reuters

Dicho procedimiento será fundamental para los patrones precisos de obleas. Tal y como Samsung relata, los procesos OPC mejorados permitirán "que la IA prediga y corrija las variaciones del patrón del circuito con mucha mayor velocidad y precisión, reduciendo así los ciclos de desarrollo".

Por otro lado están los gemelos digitales generados con Nvidia Omniverse. Estos 'gemelos' otorgan la capacidad de visualizar virtualmente operaciones completas en fábricas, dispuestas en entornos virtuales.

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Los entornos servirán para que Samsung identifique anomalías y optimicen la producción, realizando mantenimientos predictivos y cambios profundos antes de que se lleven a cabo en el mundo real.

La infraestructura que menciona Samsung se extenderá, por otro lado, a sus centros de fabricación globales para aportar una mayor inteligencia y agilidad a las operaciones de semiconductores internacionales.

NVIDIA presenta el proyecto GR00T NVIDIA Omicrono

De nuevo, todos los procesos de IA mencionados por Samsung se conectarán a una única red de inteligencia artificial que se encargará de analizar, optimizar y supervisar la producción prácticamente en tiempo real.

Otra área clave donde se podrá ver esta implementación será en la robótica y en el desarrollo de modelos de IA propios. La robótica inteligente se verá beneficiada de esta colaboración entre Samsung y Nvidia.

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Prueba de ello es el hecho de que Samsung esté usando las Nvidia RTX Pro 6000 de Blackwell Server Edition para automatizar los procesos de fabricación en robótica humanoide, "acelerando la adopción y mejorando la autonomía en aplicaciones de IA física".