کاهش پیچیدگی طراحی سیستم های الکترونیکی با هوش مصنوعی – Semiwiki

در دنیای طراحی سیستم های الکترونیکی، پیچیدگی همیشه یک چالش بزرگ بوده است. با پیشرفت تکنولوژی و افزایش تقاضا برای دستگاه‌های الکترونیکی کارآمدتر و قدرتمندتر، مهندسان با الزامات طراحی پیچیده‌تر روبه‌رو می‌شوند. این پیچیدگی ها اغلب منجر به چرخه های طراحی طولانی تر، افزایش هزینه ها و نقص های بالقوه طراحی می شود. زیمنس EDA نیاز فوری به راه حل های نوآورانه برای غلبه بر این موانع را تشخیص می دهد. این شرکت هوش مصنوعی (AI) را به عنوان فناوری شناسایی کرده است که می تواند اهرم فوق العاده ای برای نوآوری ارائه دهد. هوش مصنوعی شامل فناوری‌های محاسباتی است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد بدون دخالت انسان استدلال و استنتاج کنند. راه حل های هوش مصنوعی می توانند حجم زیادی از داده ها را برای شناسایی الگوها و روندها، بهبود فرآیندها و ارائه توصیه هایی برای تصمیم گیری بهتر تجزیه و تحلیل کنند.

زیمنس EDA سرمایه گذاری قابل توجهی در فناوری های هوش مصنوعی انجام داده و آنها را در زمینه های مختلف محصول از جمله طراحی PCB، سیستم های رانندگی خودکار، مدیریت هوشمند کف کارخانه و مدیریت شهر هوشمند به کار می برد. این شرکت اخیرا یک وایت پیپر منتشر کرده است که به این می پردازد که چگونه کاربرد فناوری هوش مصنوعی می تواند چالش های طراحی برد مدار چاپی (PCB) را برطرف کند.

چالش های طراحی PCB

مهندسین سیستم های الکترونیکی PCB در طراحی آی سی های پیچیده و سریع که به توان کافی، خنک کننده، یکپارچگی سیگنال و یکپارچگی حرارتی نیاز دارند، با چالش هایی روبرو هستند. آنها باید PCBهای با کارایی بالا و سیستم‌های الکترونیکی متصل به هم را در پنجره‌هایی که زمان عرضه به بازار کاهش می‌یابد ارائه دهند و در عین حال مصرف برق را به حداقل برسانند. درک طراحی PCB و ابزارهای EDA شامل یک منحنی یادگیری شیب دار است و مهندسان اغلب در حین کار یاد می گیرند. انتخاب مولفه چالش دیگری است که به تحقیق و تجزیه و تحلیل گسترده دیتاشیت ها نیاز دارد.

استفاده از هوش مصنوعی

هوش مصنوعی می‌تواند طرح‌های تکمیل‌شده را استخراج کند تا الگوها را شناسایی کند و طراحان را به مرحله منطقی بعدی هدایت کند، یعنی کیفیت و کارایی طراحی را بهبود بخشد. هوش مصنوعی می‌تواند مدل‌هایی را بر اساس اطلاعات تاریخی توسعه دهد تا گزینه‌های مؤلفه‌های قابل اجرا را پیشنهاد کند و روند انتخاب را تسریع بخشد. این را با مشاهده بلادرنگ در زنجیره تامین قطعات و به یک قابلیت قدرتمند تبدیل می شود.

هدف نهایی طراحی الکترونیکی مبتنی بر هوش مصنوعی این است که الگوریتم‌های هوش مصنوعی طرح‌های PCB و خروجی‌های تولید را تولید کنند، زمان طراحی را کاهش دهند و اشتباهات پرهزینه را حذف کنند.

طراحی تولیدی

طراحی مولد یک رویکرد نوآورانه است که از الگوریتم ها و روش های محاسباتی برای تولید و بهینه سازی خودکار راه حل های طراحی بر اساس پارامترها و محدودیت های مشخص شده استفاده می کند. قدرت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق (DL) و تکنیک‌های شبیه‌سازی پیشرفته را برای کشف فضای طراحی گسترده و تولید طرح‌های بهینه و کارآمد ترکیب می‌کند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در طراحی سیستم های الکترونیکی

تولید مدل‌های جزء مانند نمادها، هندسه‌های فیزیکی و مدل‌های شبیه‌سازی زمان‌بر است. فناوری‌های هوش مصنوعی مانند پردازش زبان طبیعی و تشخیص تصویر می‌توانند به‌طور خودکار برگه‌های داده را پردازش کرده و مدل‌های مورد نیاز را تولید کنند، تلاش دستی را کاهش داده و از دانش دامنه استفاده می‌کنند.

اتصال شماتیک، برقراری ارتباط بین اجزاء، یکی دیگر از کارهای دستی است. مدل‌های ML که بر روی طرح‌های تکمیل‌شده آموزش دیده‌اند، می‌توانند مؤلفه‌ها را توصیه کنند و اتصالات پین به پین ​​را پیشنهاد کنند و روند طراحی را تسریع کنند.

استفاده مجدد پویا از بلوک های عملکردی و مدیریت هوشمند پایگاه داده را می توان با آموزش مدل های DL به دست آورد، ابزارهای طراحی را قادر می سازد تا عملکردهای بالقوه بلوک ها را پیش بینی کنند و گزینه های قرار دادن و مسیریابی قابل استفاده مجدد را پیشنهاد دهند.

محدودیت‌هایی مانند طرح‌بندی، طراحی با سرعت بالا، ساخت و قوانین تست معمولاً به صورت دستی وارد می‌شوند و خطر خطا را به همراه دارند. هوش مصنوعی می‌تواند مجموعه‌ها و مقادیر محدودیت‌ها را بر اساس طراحی فعلی و دانش طراحی‌های منتشر شده توصیه کند و فرآیند را ساده‌تر کند.

کارهای چیدمان مانند قرار دادن اجزا و مسیریابی زمان بر هستند. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند استراتژی‌های مکان‌یابی و مسیریابی را بر اساس طرح‌های تکمیل‌شده توصیه کنند و روش‌های مسیریابی پیشرفته مانند مسیریابی طرحی را می‌توان اعمال کرد. ابزارهای مسیریابی و تحلیل خودکار نیز می توانند از الگوریتم های AI/ML برای ایجاد مسیرهای بهینه و انجام شبیه سازی های دقیق بهره مند شوند.

خلاصه

هوش مصنوعی در افزایش بهره وری عملیاتی و تخصص کاربر اهمیت فزاینده ای دارد. در طراحی PCB، هوش مصنوعی به ویژه در خودکارسازی فرآیندهای دستی و قادر ساختن کاربران سطح پایه برای انجام کارهایی که قبلاً به دانش متخصص نیاز داشت، ارزشمند است. با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی، می‌توان تصمیم‌گیری را تسریع کرد، فرآیندهای روزمره را خودکار کرد، کاربران جدید می‌توانند کارآمدتر کار کنند، و عملکرد و تولید سیستم‌های چند دامنه‌ای را می‌توان بهینه کرد.

به عنوان بخشی از مجموعه زیمنس Xcelerator، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی به شرکت‌های طراحی سیستم‌های الکترونیکی این امکان را می‌دهند تا از فناوری‌های هوش مصنوعی استفاده کنند و محصولات آینده‌نگر را به بازار عرضه کنند. زیمنس به طور مداوم موارد استفاده جدیدی را شناسایی می کند که در آن هوش مصنوعی می تواند برای بهبود ابزارهای طراحی استفاده شود و زمان و منابع را برای بهبود الگوریتم های موجود یا توسعه روش های نوآورانه برای مقابله با چالش ها سرمایه گذاری می کند.

این وایت پیپر خواندنی ارزشمند برای همه کسانی است که در فرآیند طراحی سیستم های الکترونیکی دخیل هستند.

اشتراک گذاری این پست از طریق:

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. خودرو / خودروهای الکتریکی، کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• BlockOffsets. نوسازی مالکیت افست زیست محیطی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://semiwiki.com/eda/siemens-eda/331982-reducing-electronic-systems-design-complexity-with-ai/