利用计算机视觉技术，来实现集成电路的可靠性

目前随着科技的发展，人工智能以及机器学习等技术已经得到了实际的应用。此前在美国的印第安纳大学卢布明顿分校，成立了一个新的研究所，叫做印第安纳州创新研究所（IN3），这是一个应用研究机构，由当地的学术界以及政府部门所组成。成立的目的旨在以更快、更高效以及更具成本效益的方式来解决美国当地的一些工业问题。目前，这个研究所已经可以致力于微电子、超音速、光电学以及机器学习等项目的研发和应用。目前IN3中主要的项目是使用计算机视觉和机器学习的技术来帮助一些微电子的供应链来维持它的完整性。具体是使用计算机视觉来检查继承电路，以查看是否存在可能暗示它们以及损坏的电路区域。

计算机视觉主要能使计算机能够以人的方式来理解目前的视觉世界。在最近的几十年间，计算机已经能够自主拍摄和存储图片，但是它们却没有办法识别出图片中的内容，以及眼前的对象和人物。对于一些人类而言，也没有办法准确的识别，所以这对于计算机来说，无疑是更加的困难。但是计算机视觉的出现，正在悄然改变着，并且该技术在这个领域已经取得了很大的进步。目前IN3中正在对计算机视觉进行进一步的研发，对于很多现实的问题，需要计算机非常细颗粒度的分析。目前研究人员正在试图寻找集成电路中的一些微小差异，对于目前的技术而言，这确实是一个全新的挑战。

目前我们日常使用的所有设备，都是有集成电路所构成的，小到手机，大到国家的一些大型设施。目前电子设备和集成电路已经是所有电子厂中生产的基础电子器件，他们遍布每一个成熟的行业链中，在这期间也很容易出现问题。此外，一些厂家会通过劣质的材料来提升相应的利润，而且不同集成电路之间的桥接性也显得十分的重要。目前全世界随着科技的发展，所有的电子设备都依赖于数字设备的安全以及可靠性。集成电路作为承载信息的最底层，如果不能保证数据的安全，那么将会破坏互联网的平稳性。所以目前一些正规的电子厂，他们在检测伪造设备的方法是检验其的准确性，在生产的过程中，也尽可能的将一些核心的步骤手工化，但是这样却显得十分的耗时。不少人开始提议，如果可以将这些核心功能通过自动化的方式来做，那么就可以生产出更多有质量的设备。

目前IN3作为以集成电路研发为目标的研究所，开始通过计算机视觉来检查集成电路的可用性，并且在检测时可以查找出一些被修改过的视觉特征。此外还会将不可复制的特定指纹添加到集成电路板中，并使用计算机视觉来验证它们是否被修改过，当然，研究人员还可以使用各种成像技术检查集成电路的内部电路。目前IN3的最大研究愿景是希望将不同领域工作的人群聚集起来，可以解决一些无法单独解决的重大问题，目前他们团队已经开始和其他的一些科技公司团队接触，也打算将目前在计算机视觉方面的研究成功应用到新的领域当中。

随着科技的不断发展，计算机视觉以及人工智能等技术已经在各个领域得到了应用。目前大多数的技术研发都需要综合性的团队来进行，通过计算机视觉以及人工智能等技术，可以帮助改变微电子的安全性，可能够将集成电路提升到更好的性能上去。当然在集成电路的可靠性方面，也会随着研究人员的进一步研究而得到拓展。手机、电脑以及其他的一些关键性设备，也都会随着集成电路的提升而得到更有保障的发展。