Explore how artificial intelligence and machine learning are transforming semiconductor research and manufacturing. From virtual metrology and process control to advanced materials discovery, we discuss neural networks, tree-based models, and evolutionary algorithms like DARWIN. Learn how these computational tools optimize quality, predict properties, and accelerate the design of next-generation semiconductors for optoelectronics and beyond.
Hashtags: #Semiconductors #MachineLearning #AI #MaterialsScience #ProcessOptimization #DARWIN #VirtualMetrology #Electronics

This episode explores how memristive devices are reshaping the landscape of neuromorphic computing. We dive into their classifications, switching mechanisms, and applications in neural networks. Special focus is given to ion-based memristive devices, which emulate key brain functions like synapses and dendrites, and their role in reservoir computing. We also discuss the challenges of scalability and reproducibility, and future directions that could unlock more bio-realistic and energy-efficient AI hardware.

Explore how DeepSeek-R1, a groundbreaking Chinese LLM, leverages the Group Relative Policy Optimization (GRPO) framework to master advanced reasoning in math and coding. With low training costs and open weights, this Nature-published model is reshaping global AI research.

As silicon reaches its limits, black phosphorus nanoribbons emerge as a game-changer. This episode unpacks how their precise structure enables powerful field-effect transistors and photodetectors, pushing the boundaries of modern electronics.

The von Neumann bottleneck has long restricted computing efficiency, but new advances in 2D materials promise a breakthrough. We explore how these atom-thin structures are enabling novel device architectures that act like artificial synapses and neurons. Learn how charge-trap memories, magnetic tunnel junctions, and other emerging technologies are being reimagined with 2D materials for edge AI and beyond.

Đọc không phải là kỹ năng tự nhiên mà con người sinh ra đã có – não bộ vốn dĩ không được “cài đặt sẵn” cho việc này. Thế nhưng, chỉ trong khoảng 5.500 năm ngắn ngủi của lịch sử, loài người đã biến đọc thành thói quen quen thuộc hằng ngày. Ẩn sau mỗi con chữ là một mạng lưới thần kinh tinh vi, nơi bộ não khéo léo tận dụng lại các vùng vốn dành cho vận động, ngôn ngữ và tư duy để tạo nên kỹ năng mới. Trong tập này, chúng ta sẽ cùng khám phá hành trình tiến hóa kỳ diệu ấy: từ vai trò bất ngờ của tiểu não – trung tâm vận động, cho đến sự khác biệt giữa đọc thầm và đọc to. Bạn sẽ nhận ra rằng việc đọc không hề đơn giản, mà là một quá trình thần kinh đầy sáng tạo và phức tạp hơn rất nhiều so với tưởng tượng.

Inspired by the human brain, ECRAM devices promise to bridge the gap between biology and silicon. We unpack the mechanisms behind this emerging memory technology, explore its integration with CMOS processes, and ask: can electrochemistry power the next generation of AI hardware?

Can magnetism power the future of artificial intelligence? Explore how spintronic devices mimic synapses and neurons, unlocking ultra-low power, non-volatile, and high-endurance computing for next-generation AI.