Elektronisten järjestelmien suunnittelun monimutkaisuuden vähentäminen tekoälyllä – Semiwiki

Elektronisten järjestelmien suunnittelun maailmassa monimutkaisuus on aina ollut suuri haaste. Tekniikan kehittyessä ja tehokkaampien ja tehokkaampien elektronisten laitteiden vaatimusten kasvaessa insinöörit kohtaavat yhä monimutkaisempia suunnitteluvaatimuksia. Nämä monimutkaisuudet johtavat usein pidempiin suunnittelujaksoihin, kohonneisiin kustannuksiin ja mahdollisiin suunnitteluvirheisiin. Siemens EDA tunnustaa innovatiivisten ratkaisujen kiireellisen tarpeen näiden esteiden voittamiseksi. Yhtiö on tunnistanut tekoälyn (AI) teknologiaksi, joka voi tarjota valtavasti vipuvaikutusta innovaatioille. Tekoäly kattaa laskennalliset tekniikat, joiden avulla koneet voivat päätellä ja päätellä ilman ihmisen väliintuloa. Tekoälyratkaisut voivat analysoida suuria määriä dataa tunnistaakseen malleja ja trendejä, parantaakseen prosesseja ja antaakseen suosituksia päätöksenteon parantamiseksi.

Siemens EDA on investoinut merkittävästi tekoälyteknologioihin ja soveltanut niitä eri tuotealueille, mukaan lukien piirilevysuunnittelu, autonomiset ajojärjestelmät, älykäs tehdaslattianhallinta ja älykäs kaupunkihallinta. Yhtiö julkaisi äskettäin tiedotteen joka pohtii, kuinka tekoälyteknologian soveltaminen voi vastata painetun piirilevyn (PCB) suunnittelun haasteisiin.

Haasteita piirilevysuunnittelussa

PCB-elektroniikkajärjestelmien insinöörit kohtaavat haasteita suunnitellakseen monimutkaisia, nopeita IC:itä, jotka vaativat riittävää tehoa, jäähdytystä, signaalin eheyttä ja lämpötiiviyttä. Niiden on toimitettava korkean suorituskyvyn piirilevyjä ja yhteenliitettyjä elektronisia järjestelmiä lyhennetyissä markkinoilletulo-ikkunoissa ja samalla minimoitava virrankulutus. Piirilevysuunnittelun ja EDA-työkalujen ymmärtäminen edellyttää jyrkkää oppimiskäyrää, ja insinöörit oppivat usein työssään. Komponenttien valinta on toinen haaste, joka vaatii laajaa tutkimusta ja datalehtien analysointia.

AI:n hyödyntäminen

Tekoäly voi louhia valmiita malleja tunnistaakseen kuvioita ja ohjatakseen suunnittelijoita seuraavaan loogiseen vaiheeseen, mikä parantaa suunnittelun laatua ja tehokkuutta. Tekoäly voi kehittää historialliseen tietoon perustuvia malleja suositellakseen toimivia komponenttivaihtoehtoja, mikä nopeuttaa valintaprosessia. Integroi tämä kanssa reaaliaikainen näkyvyys komponenttien toimitusketjuun ja se muuttuu voimakkaaksi kyvyksi.

Tekoälypohjaisen elektronisen suunnittelun perimmäisenä tavoitteena on, että tekoälyalgoritmit luovat piirilevysuunnitelmia ja valmistustulosteita, mikä vähentää suunnitteluaikaa ja eliminoi kalliit virheet.

Generatiivinen muotoilu

Generatiivinen suunnittelu on innovatiivinen lähestymistapa, joka käyttää algoritmeja ja laskentamenetelmiä suunnitteluratkaisujen automaattiseen luomiseen ja optimointiin määritettyjen parametrien ja rajoitusten perusteella. Siinä yhdistyvät tekoäly, koneoppiminen (ML), syväoppiminen (DL) ja edistyneet simulaatiotekniikat tutkiakseen laajaa suunnitteluavaruutta ja tuottaakseen optimoituja ja tehokkaita malleja.

Tekoälyn hyödyntämisen edut elektronisten järjestelmien suunnittelussa

Komponenttimallien, kuten symbolien, fyysisten geometrioiden ja simulaatiomallien, luominen on aikaa vievää. Tekoälytekniikat, kuten luonnollisen kielen käsittely ja kuvantunnistus, voivat automaattisesti käsitellä tietolomakkeita ja luoda tarvittavat mallit, mikä vähentää manuaalista työtä ja hyödyntää verkkotuntia.

Kaavioliitettävyys, komponenttien välisten yhteyksien luominen, on toinen manuaalinen tehtävä. Valmiisiin malleihin koulutetut ML-mallit voivat suositella komponentteja ja ehdottaa pin-to-pin-yhteyksiä, mikä nopeuttaa suunnitteluprosessia.

Toiminnallisten lohkojen dynaaminen uudelleenkäyttö ja älykäs tietokannan hallinta voidaan saavuttaa kouluttamalla DL-malleja, jolloin suunnittelutyökalut voivat ennustaa lohkojen mahdollisia toimintoja ja ehdottaa uudelleenkäytettäviä sijoitus- ja reititysvaihtoehtoja.

Rajoitukset, kuten asettelu, nopea suunnittelu, valmistus ja testaussäännöt, syötetään yleensä manuaalisesti, mikä aiheuttaa virheriskin. Tekoäly voi suositella rajoitusjoukkoja ja arvoja nykyisen suunnittelun ja julkaistujen suunnitelmien tietämyksen perusteella, mikä virtaviivaistaa prosessia.

Asettelutehtävät, kuten komponenttien sijoittaminen ja reititys, vievät aikaa. Tekoälyjärjestelmät voivat suositella sijoitus- ja reititysstrategioita valmiiden suunnitelmien perusteella, ja kehittyneitä reititysmenetelmiä, kuten luonnosreititystä, voidaan soveltaa. Automaattiset reititys- ja analyysityökalut voivat myös hyötyä AI/ML-algoritmeista optimaalisten reittien luomiseksi ja tarkkojen simulaatioiden tekemiseksi.

Yhteenveto

Tekoälyllä on yhä tärkeämpi merkitys toiminnan tuottavuuden ja käyttäjien osaamisen parantamisessa. Piirilevysuunnittelussa tekoäly on erityisen arvokas manuaalisten prosessien automatisoinnissa ja mahdollistaa aloittelijan käyttäjien suorittamisen aiemmin asiantuntemusta vaativissa tehtävissä. Tekoälytekniikoita hyödyntämällä päätöksentekoa voidaan nopeuttaa, arkipäiväisiä prosesseja automatisoida, uudet käyttäjät voivat työskennellä tehokkaammin ja usean toimialueen järjestelmien suorituskykyä ja valmistettavuutta voidaan optimoida.

Osana Siemens Xcelerator -valikoimaa tekoälypohjaiset työkalut antavat elektronisia järjestelmiä suunnitteleville yrityksille mahdollisuuden hyödyntää tekoälyteknologiaa ja tuoda futuristisia tuotteita markkinoille. Siemens etsii jatkuvasti uusia käyttötapauksia, joissa tekoälyä voidaan soveltaa suunnittelutyökalujen parantamiseen, ja investoi aikaa ja resursseja olemassa olevien algoritmien parantamiseen tai innovatiivisten menetelmien kehittämiseen haasteisiin vastaamiseksi.

Tämä valkoinen paperi on arvokasta luettavaa kaikille sähköisten järjestelmien suunnitteluprosessiin osallistuville.

Jaa tämä viesti:

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. Autot / sähköautot, hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• BlockOffsets. Ympäristövastuun omistuksen nykyaikaistaminen. Pääsy tästä.
• Lähde: https://semiwiki.com/eda/siemens-eda/331982-reducing-electronic-systems-design-complexity-with-ai/