Revisione sistematica collega IA, metrologia e ESG nel settore dei semiconduttori

Una recente revisione sistematica pubblicata su arXiv (2607.23082) esplora la convergenza tra intelligenza artificiale, metrologia e considerazioni ambientali, sociali e di governance (ESG) nel settore dei semiconduttori. La ricerca valuta 1.465 documenti provenienti da Web of Science e Scopus, concentrandosi sulla metrologia potenziata dall'IA, sull'ESG nelle catene di approvvigionamento e sugli ambienti di dati industriali federati. Attraverso l'analisi di rete, viene identificato un quadro di conoscenza frammentato 'centro-periferia', che rivela un significativo divario tra l'ottimizzazione dei processi guidata dall'IA e la governance della sostenibilità. Per colmare questo divario, gli autori propongono un'architettura a sei strati 'Sicuri e Sostenibili per Progettazione' (SSbD) radicata in un approccio 'Sistema dei Sistemi' (SoS), che incorpora metodi di integrazione 'dalla rete al nucleo' e 'standard attraverso la catena di approvvigionamento', affrontando al contempo la sfida di scalare la produzione in linea con le normative sulla sostenibilità come il meccanismo di adeguamento del carbonio alle frontiere dell'UE (CBAM).