تقليل تعقيد تصميم الأنظمة الإلكترونية باستخدام الذكاء الاصطناعي - Semiwiki

في عالم تصميم الأنظمة الإلكترونية، كان التعقيد دائمًا يمثل تحديًا كبيرًا. مع تقدم التكنولوجيا وتزايد الطلب على الأجهزة الإلكترونية الأكثر كفاءة وقوة، يواجه المهندسون متطلبات تصميم معقدة بشكل متزايد. غالبًا ما تؤدي هذه التعقيدات إلى دورات تصميم أطول، وزيادة التكاليف، وعيوب التصميم المحتملة. تدرك شركة Siemens EDA الحاجة الملحة إلى حلول مبتكرة للتغلب على هذه العقبات. حددت الشركة الذكاء الاصطناعي (AI) كتقنية يمكن أن توفر نفوذاً هائلاً للابتكار. يشمل الذكاء الاصطناعي التقنيات الحسابية التي تمكن الآلات من التفكير والاستنتاج دون تدخل بشري. يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات، وتحسين العمليات وتقديم توصيات لاتخاذ قرارات أفضل.

تقوم شركة Siemens EDA باستثمارات كبيرة في تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقها على مجالات المنتجات المختلفة، بما في ذلك تصميم ثنائي الفينيل متعدد الكلور وأنظمة القيادة الذاتية والإدارة الذكية لأرضية المصنع وإدارة المدن الذكية. نشرت الشركة مؤخرًا ورقة بيضاء يتعمق في كيفية تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي في مواجهة التحديات في تصميم لوحات الدوائر المطبوعة (PCB).

التحديات في تصميم ثنائي الفينيل متعدد الكلور

يواجه مهندسو الأنظمة الإلكترونية لثنائي الفينيل متعدد الكلور تحديات في تصميم دوائر متكاملة سريعة ومعقدة تتطلب طاقة كافية وتبريدًا وسلامة الإشارة والسلامة الحرارية. يجب عليهم تقديم مركبات ثنائي الفينيل متعدد الكلور عالية الأداء وأنظمة إلكترونية مترابطة ضمن تقليص نوافذ وقت الوصول إلى السوق مع تقليل استهلاك الطاقة. يتضمن فهم تصميم ثنائي الفينيل متعدد الكلور وأدوات EDA منحنى تعليمي حاد وغالبًا ما يتعلم المهندسون أثناء العمل. يعد اختيار المكونات تحديًا آخر يتطلب بحثًا وتحليلاً مكثفًا لأوراق البيانات.

الاستفادة من الذكاء الاصطناعي

يمكن للذكاء الاصطناعي استخراج التصاميم المكتملة لتحديد الأنماط وتوجيه المصممين إلى الخطوة المنطقية التالية، مما يؤدي إلى تحسين جودة التصميم وكفاءته. يمكن للذكاء الاصطناعي تطوير نماذج تعتمد على المعلومات التاريخية للتوصية بخيارات المكونات القابلة للتطبيق، مما يؤدي إلى تسريع عملية الاختيار. دمج هذا مع رؤية في الوقت الحقيقي لسلسلة توريد المكونات ويتحول إلى قدرة قوية.

الهدف النهائي للتصميم الإلكتروني المبني على الذكاء الاصطناعي هو أن تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بإنشاء تصميمات لثنائي الفينيل متعدد الكلور ومخرجات التصنيع، مما يقلل وقت التصميم ويزيل الأخطاء المكلفة.

تصميم التوليد

التصميم التوليدي هو نهج مبتكر يستخدم الخوارزميات والأساليب الحسابية لإنشاء حلول التصميم وتحسينها تلقائيًا بناءً على معلمات وقيود محددة. فهو يجمع بين قوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) وتقنيات المحاكاة المتقدمة لاستكشاف مساحة تصميم واسعة وإنتاج تصميمات محسنة وفعالة.

فوائد الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في تصميم الأنظمة الإلكترونية

يستغرق إنشاء نماذج المكونات، مثل الرموز والأشكال الهندسية الفيزيائية ونماذج المحاكاة، وقتًا طويلاً. يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور، معالجة أوراق البيانات تلقائيًا وإنشاء النماذج المطلوبة، مما يقلل الجهد اليدوي ويستفيد من المعرفة بالمجال.

يعد الاتصال التخطيطي، وإنشاء الاتصالات بين المكونات، مهمة يدوية أخرى. يمكن لنماذج ML المدربة على التصميمات المكتملة أن توصي بالمكونات وتقترح اتصالات من طرف إلى طرف، مما يؤدي إلى تسريع عملية التصميم.

يمكن تحقيق إعادة الاستخدام الديناميكي للكتل الوظيفية وإدارة قواعد البيانات الذكية من خلال تدريب نماذج DL، وتمكين أدوات التصميم من التنبؤ بالوظائف المحتملة للكتل واقتراح خيارات التوجيه والتوجيه القابلة لإعادة الاستخدام.

عادةً ما يتم إدخال القيود، مثل التخطيط والتصميم عالي السرعة والتصنيع وقواعد الاختبار يدويًا، مما يشكل خطر حدوث أخطاء. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوصي بمجموعات وقيم القيود بناءً على التصميم الحالي والمعرفة من التصميمات التي تم إصدارها، مما يؤدي إلى تبسيط العملية.

تستغرق مهام التخطيط مثل وضع المكونات وتوجيهها وقتًا طويلاً. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن توصي باستراتيجيات التنسيب والتوجيه بناءً على التصميمات المكتملة، ويمكن تطبيق منهجيات التوجيه المتقدمة مثل توجيه المخططات. يمكن أيضًا لأدوات التوجيه والتحليل التلقائي الاستفادة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لإنشاء مسارات مثالية وإجراء عمليات محاكاة دقيقة.

نبذة عامة

تتزايد أهمية الذكاء الاصطناعي في تعزيز الإنتاجية التشغيلية وخبرة المستخدم. في تصميم ثنائي الفينيل متعدد الكلور، يعد الذكاء الاصطناعي ذا قيمة خاصة في أتمتة العمليات اليدوية وتمكين المستخدمين المبتدئين من أداء المهام التي كانت تتطلب في السابق معرفة متخصصة. ومن خلال الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي، يمكن تسريع عملية اتخاذ القرار، ويمكن أتمتة العمليات الدنيوية، ويمكن للمستخدمين الجدد العمل بكفاءة أكبر، ويمكن تحسين أداء الأنظمة متعددة المجالات وقابليتها للتصنيع.

كجزء من محفظة Siemens Xcelerator، تتيح الأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لشركات تصميم الأنظمة الإلكترونية الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي وتقديم منتجات مستقبلية إلى السوق. تحدد شركة سيمنز باستمرار حالات الاستخدام الجديدة حيث يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين أدوات التصميم واستثمار الوقت والموارد في تعزيز الخوارزميات الحالية أو تطوير منهجيات مبتكرة لمواجهة التحديات.

هذه الورقة البيضاء تعتبر قراءة قيمة لكل من يشارك في عملية تصميم الأنظمة الإلكترونية.

شارك هذا المنشور عبر:

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
• المصدر https://semiwiki.com/eda/siemens-eda/331982-reducing-electronic-systems-design-complexity-with-ai/