We propose SiliconTwin-V, a self-aware RISC-V processor that learns the physical fingerprint of the individual chip on which it runs. During calibration, lightweight on-chip timing and environmental monitors generate a baseline signature for healthy operation. A compact INT8 anomaly-detection model then compares live measurements against this personalized baseline to detect process variation, thermal and voltage stress, aging, timing degradation, and previously unseen faults. An UNKNOWN state is explicitly supported for signatures outside the learned operating envelope. A custom RISC-V instruction accelerates the feature-processing and inference pipeline, while firmware can react to detected drift through adaptive frequency/voltage control or deeper diagnostics. The design will be verified with simulated fault injection, randomized hardware tests, cycle-level benchmarking, and open synthesis/physical-design analysis using Yosys, Verilator, OpenROAD, and the SkyWater 130 nm flow. The fi

We propose WaferEdge-V, an AI-powered RISC-V system for wafer defect classification with reliable unknown-pattern detection. Using the WM-811K dataset with manufacturing-lot-based splitting, a compact CNN is trained with class balancing, augmentation, and INT8 quantisation-aware training for embedded deployment. An energy-based threshold flags unfamiliar wafer patterns as UNKNOWN for engineer review. The neural network is integrated with a VexRiscv processor through TensorFlow Lite Micro, and a custom Verilog instruction performs four 8-bit multiply-accumulate operations in parallel. The design is verified at both software and hardware levels, with cycle reduction, FPGA resource usage, and SkyWater 130 nm area/timing reported to quantify the acceleration trade-off.

We propose an open-source RISC-V based chip for real-time quantum computer control and AI-assisted error filtering. The processor adds custom quantum-control instructions for precise qubit operation and integrates a lightweight neural network to detect common errors locally. Only complex or uncertain cases are forwarded to a larger decoder, with the objective of reducing latency, power consumption, and data movement. The design focuses on an indigenous, modular hardware architecture that can support scalable quantum systems.

We propose RouteSense, an AI-based early warning system for routing congestion in open-source chip design flows. Using OpenROAD and the SkyWater 130 nm process, the system extracts placement-stage features such as cell density, pin density, and estimated wire demand, and uses a lightweight neural network trained on CircuitNet data and our own design runs to predict a congestion heat map within seconds. The tool identifies high-risk regions and provides a routability risk score, enabling engineers to address placement issues before committing hours to a full routing run.

We propose an AI-powered RISC-V processor for on-device semiconductor defect classification. The system analyzes wafer pass/fail maps to identify known spatial defect patterns and flags previously unseen patterns as UNKNOWN, reducing overconfident AI predictions and enabling engineer review. A custom RISC-V instruction is introduced as a hardware accelerator for parallel multiply-accumulate operations, improving neural-network execution efficiency. The proposed processor will be implemented and verified in Verilog, with area and implementation metrics evaluated using an open 130 nm process.

Project Title: AI-Assisted Dynamic Airflow Optimization for Energy-Efficient Semiconductor Cleanrooms Theme: AI and Semiconductors Brief Overview: This project proposes an AI-assisted dynamic airflow optimization system for semiconductor cleanrooms. The system uses simulated operating conditions such as equipment load, occupancy, outdoor temperature, temperature, relative humidity, and particle level to predict an appropriate airflow level using an OLS-based multivariate polynomial regression model. The predicted airflow is evaluated through a closed-loop cleanroom simulation to maintain environmental constraints while reducing modeled HVAC energy consumption. Under the defined simulation conditions, the system reduced HVAC energy from 192.96 kWh/day to 158.23 kWh/day, corresponding to a simulated energy reduction of 18.00%.Please refer to the uploaded document.

India has an opportunity to build a strong semiconductor ecosystem by investing in chip design, fabrication, packaging, research and skilled talent. AI-driven manufacturing can improve productivity and quality while reducing waste. Edge AI chips can enable real-time processing in vehicles, IoT devices and rural technologies without relying entirely on cloud systems. The intersection of AI and semiconductors can also create innovations such as neuromorphic chips, specialised AI processors and energy-efficient computing. I guess we all know the importance of this industry, let's talk about the entire value chain, easiest point of entry and what barrier we need to cross. We can start with quick consumables like RAM first and What is the fund we require for that. I suggest a crowd funded company that can sell consumables at scale.

Future India 2030 — 150 नागरिक सुधार प्रस्ताव मैं भारत का नागरिक होने के नाते Future India 2030 के लिए 150 सुधार प्रस्ताव प्रस्तुत कर रहा हूँ। इनका उद्देश्य जनता के पैसे और सरकारी कार्यों में पारदर्शिता, जवाबदेही और वास्तविक परिणाम सुनिश्चित करना है। प्रस्ताव में पंचायत एवं विकास कार्यों की जियो-टैगिंग, फोटो-वीडियो सत्यापन, बजट व भुगतान की जानकारी, सामाजिक अंकेक्षण, नागरिक शिकायत व समयबद्ध समाधान, सड़क, नाली, पानी, बिजली, शिक्षा, स्वास्थ्य, रोजगार, कौशल, AI, डिजिटल सेवाएँ, महिला एवं बाल सुरक्षा, पर्यावरण, आपदा प्रबंधन, स्थानीय विकास और प्रत्येक जिले की 2030 योजना शामिल है। मेरा उद्देश्य गाँव और शहर दोनों के नागरिकों को बेहतर, समान, सरल और पारदर्शी सेवाएँ उपलब्ध कराना है। कृपया इस प्रस्ताव को संबंधित विभागों एवं विशेषज्ञों तक विचार और आवश्यक सुझाव के लिए पहुँचाया जाए। प्रस्तावक: Mr Monu Don

Mr Monu Don, MP Government में भेजने के लिए यह संदेश 1000 अक्षरों के अंदर रखा है: Future India 2030 — अतिरिक्त 50 नागरिक सुधार प्रस्ताव मैं भारत का नागरिक होने के नाते Future India 2030 के अंतर्गत 50 अतिरिक्त सुधार प्रस्ताव प्रस्तुत कर रहा हूँ। इनमें हर गाँव में सार्वजनिक पार्क, हर ग्राम पंचायत में बड़ा खेल मैदान और 10×10 फीट LCD TV स्क्रीन, डिजिटल सेवा केंद्र, पुस्तकालय, स्वास्थ्य सुविधा, साफ पानी, इंटरनेट, युवाओं के कौशल केंद्र, महिला सुरक्षा, किसान सहायता में समानता, फसल और मौसम की जानकारी, ग्रामीण भंडारण, रोजगार केंद्र, AI प्रशिक्षण, साइबर सुरक्षा, सरकारी शिकायत की समय-सीमा, सरकारी खर्च में पारदर्शिता, कचरा प्रबंधन, वृक्षारोपण, वर्षा जल संरक्षण, सौर ऊर्जा, खेल प्रतिभा विकास और नागरिकों के लिए सरल डिजिटल सरकारी सेवाएँ शामिल हैं। मेरा उद्देश्य गाँव और शहर के नागरिकों को बेहतर, समान और पारदर्शी मूलभूत सुविधाएँ उपलब्ध कराना है। कृपया इन प्रस्तावों को संबंधित विभागों तक विचार एवं आवश्यक सुझाव के लिए पहुँचाया जाए। प्रस्तावक: Mr Monu Don

मैं भारत का नागरिक होने के नाते Future India 2030 — 100-System National Reform & Development Blueprint प्रस्तुत कर रहा हूँ। इसका उद्देश्य 2030 तक भारत की शिक्षा, स्वास्थ्य, कृषि, रोजगार, कौशल, उद्योग, MSME, स्टार्टअप, बैंकिंग, डिजिटल सेवाओं, प्रशासन, पुलिस, न्याय,परिवहन, सड़क, बिजली, पानी, स्वच्छता, पर्यावरण, सामाजिक सुरक्षा, डिजिटल हेल्थ, AI, डेटा सुरक्षा, विज्ञान, अंतरिक्ष, व शहरी विकास, पर्यटन, लॉजिस्टिक्स, आपातकालीन सेवाओं और नागरिक सुविधाओं को आधुनिक बनाना है। प्रस्ताव में गाँव और शहर के लिए समान सेवा मानक, सरल सरकारी सेवाएँ, पारदर्शिता, जवाबदेही, डिजिटल के साथ ऑफलाइन सुविधा, AI का जिम्मेदार उपयोग और नागरिकों की भागीदारी पर विशेष ध्यान दिया गया है। मेरा अनुरोध है कि इस प्रस्ताव को संबंधित विभागों एवं विशेषज्ञों तक विचार और आवश्यक सुझाव के लिए पहुँचाया जाए। इसका विस्तृत Blueprint PDF में प्रस्तुत किया गया है।में एक मिडिल परिवार से हु। मेरा कर्तव्य है। कि मैं अपने देश को उज्जवल बनाऊं जय हिन्द देश को हम पर गर्व नहीं, हमें देश पर गर्व होना चाहिए. जय हिंद 🇮🇳प्रस्तावक: Mr Monu Don .