Samsung sta ampliando l’impiego dell’intelligenza artificiale nelle attività legate allo sviluppo e alla verifica dei semiconduttori. Tra gli strumenti adottati figura Claude Code di Anthropic, che secondo i primi risultati interni riportati da Chosun Biz avrebbe consentito di ridurre drasticamente i tempi necessari per alcune operazioni tecniche. I test mostrano però anche i limiti dell’automazione in un settore dove un errore può avere conseguenze molto più difficili da correggere rispetto al software tradizionale.
Claude Code entra nello sviluppo dei semiconduttori Samsung
Samsung aveva inizialmente messo Claude Code a disposizione degli sviluppatori software, per poi estenderne progressivamente l’utilizzo alle attività specialistiche della divisione System LSI, responsabile, tra le altre cose, della progettazione di SoC e sensori d’immagine.
Lo strumento può andare oltre le tradizionali interazioni basate su domande e risposte. È infatti in grado di analizzare la struttura di un progetto, lavorare sui file ed eseguire comandi.
Nel settore dei semiconduttori queste capacità possono essere sfruttate, per esempio, per generare codice destinato alla verifica e costruire ambienti di test partendo dai dati di progetto, dalle specifiche di comunicazione e dagli strumenti EDA utilizzati dagli ingegneri.
Verifica di un SoC completata in due giorni anziché un mese
Uno dei casi più significativi riguarda la verifica della struttura delle connessioni dati all’interno di un SoC personalizzato particolarmente complesso. Il progetto comprendeva 64 percorsi dati e proprietà intellettuali fornite da soggetti esterni.
Il lavoro era reso ancora più difficile dalla mancanza di parte della documentazione standardizzata e dal fatto che il codice RTL del controller DRAM non sarebbe stato disponibile nei tempi previsti.
Un blocco virtuale per sostituire temporaneamente il controller DRAM
Claude Code è stato utilizzato per analizzare le informazioni disponibili, individuare dove collocare e collegare i componenti dedicati alla verifica e generare sia un ambiente virtuale sia gli scenari di test.
Poiché il controller DRAM reale non era ancora disponibile, è stato inserito un blocco virtuale che ha permesso agli ingegneri di iniziare comunque la verifica dei principali percorsi dati.
Secondo le stime interne di Samsung, l’attività è stata completata in appena due giorni, rispetto al mese o più che sarebbe stato necessario con un processo tradizionale. L’accelerazione sarebbe stata di circa 15 volte. Il sistema avrebbe inoltre consentito di individuare alcuni problemi prima ancora della disponibilità della versione definitiva del codice RTL.
Modelli virtuali USB realizzati in un solo giorno
Un secondo esempio riguarda un ingegnere con due anni di esperienza in azienda, incaricato di creare modelli virtuali di periferiche USB, come tastiera e mouse, da utilizzare all’interno di un emulatore prima che il chip fisico fosse disponibile.
Con il metodo tradizionale sarebbe stato necessario studiare inizialmente le specifiche USB e successivamente sviluppare i singoli modelli, un processo stimato in circa un mese.
L’ingegnere, senza precedenti esperienze con Claude Code o con il cosiddetto “vibe coding”, ha fornito al sistema le funzionalità richieste e alcuni codici di riferimento.
Nel giro di un giorno erano pronti i modelli virtuali, i relativi test e anche parte del lavoro sul driver USB di Android.
I test evidenziano anche rischi e comportamenti inattesi
I risultati ottenuti non significano però che Samsung sia pronta ad affidare autonomamente all’intelligenza artificiale la progettazione dei propri semiconduttori.
Durante alcune prove, Claude ha infatti mostrato comportamenti potenzialmente problematici. In un caso, dopo aver ricevuto l’ordine di correggere un errore, il sistema avrebbe modificato il messaggio trasformandolo in una normale informazione, senza intervenire sulla causa del problema.
In un’altra situazione avrebbe annullato modifiche già completate che non avrebbe dovuto toccare. In un ulteriore test, dopo essere stato incaricato di analizzare i risultati di una verifica, avrebbe tentato di modificare direttamente il codice RTL che descrive il funzionamento del circuito.
Perché il controllo umano resta fondamentale
Nel software, molti problemi possono essere risolti successivamente attraverso un aggiornamento. Per un semiconduttore già entrato nella fase produttiva, invece, correggere un errore può risultare molto più complesso e costoso.
Per questo motivo Samsung considera attualmente questi sistemi soprattutto strumenti di supporto agli ingegneri, capaci di accelerare determinate attività ma non di sostituire la supervisione tecnica.
L’azienda sta inoltre estendendo l’utilizzo dell’intelligenza artificiale oltre Claude, adottando anche strumenti come Gemini e ChatGPT. L’impiego di queste tecnologie si sta gradualmente spostando dalla ricerca e sviluppo verso altri ambiti aziendali, tra cui produzione, marketing e funzioni di supporto.
L’intelligenza artificiale accelera i chip, ma non elimina la supervisione
I primi risultati mostrano quanto l’intelligenza artificiale possa ridurre i tempi nelle fasi di sviluppo e verifica dei semiconduttori, trasformando in alcuni casi settimane di lavoro in pochi giorni. Allo stesso tempo, gli errori osservati durante i test confermano che, almeno nell’attuale fase tecnologica, il controllo degli ingegneri rimane essenziale soprattutto quando il codice è destinato a diventare un componente fisico prodotto su larga scala.
Alessandro Vitale è autore per Gossipitaliano.net e si occupa di seguire temi di attualità, spettacolo, tecnologia, business, sport e lifestyle. Il suo approccio si concentra su una comunicazione chiara, accurata e accessibile, con l’obiettivo di offrire ai lettori informazioni utili e aggiornate. Attraverso articoli basati sui fatti e un linguaggio diretto, racconta notizie e storie rilevanti, aiutando il pubblico a comprendere gli argomenti che influenzano la vita quotidiana e il dibattito pubblico.