Key points are not available for this paper at this time.
AI, 모바일 및 자동차 시장에서의 빠른 발전에 대한 수요는 이질적 통합, 고전력 패키지, 대형 다이 패키지를 포함하여 전자 패키징의 경계를 밀어내고 있습니다. 이러한 배경 속에서 기계 학습 기술은 상관 관계 구축 및 분류를 위한 동적 도구로 부상하고 있으며, 전자 패키징에서 설계, 제조 및 테스트에 대한 전통적인 접근 방식을 혁신하고 신뢰성을 위한 설계(DfR) 방법론을 변화시키고 있습니다. 본 논문은 전자 패키징을 위한 최근 AI 지원 접근 방식을 검토하고 AI 지원 DfR(AI-DfR) 접근 방식에 중점을 둡니다. 우리의 검토 결과, AI 방법이 전자 패키징의 특정 요구 사항을 충족하도록 조정되었음을 보여줍니다. 산업계의 AI-DfR에 대한 기대는 현재의 신뢰성 설계 과제 해결 가능성에서 비롯되며, 그러나 그 다학제적 본질은 신속한 진행에 장애가 됩니다. 이 리뷰는 엔지니어링 영역에서 AI-DfR의 발전을 위한 미래 방향을 제안하며, 유한 요소 모델링의 품질 및 효율성, 훈련 모델의 설계 및 최적화, AI 모델 선택, 유지 관리 및 가치 향상 전략과 같은 중요한 분야에 주목합니다.
Yuan et al. (Sun,) 이 질문을 연구했습니다.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: