Ridurre la complessità della progettazione di sistemi elettronici con l'intelligenza artificiale - Semiwiki

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Siemens riduce la complessità con la grafica del whitepaper sull'intelligenza artificiale

Nel mondo della progettazione di sistemi elettronici, la complessità è sempre stata una sfida importante. Con l’avanzamento della tecnologia e l’aumento della richiesta di dispositivi elettronici più efficienti e potenti, gli ingegneri devono affrontare requisiti di progettazione sempre più complessi. Queste complessità spesso portano a cicli di progettazione più lunghi, maggiori costi e potenziali difetti di progettazione. Siemens EDA riconosce l’urgente necessità di soluzioni innovative per superare questi ostacoli. L’azienda ha identificato l’intelligenza artificiale (AI) come una tecnologia che potrebbe offrire un’enorme leva per l’innovazione. L’intelligenza artificiale comprende tecnologie computazionali che consentono alle macchine di ragionare e dedurre senza l’intervento umano. Le soluzioni di intelligenza artificiale possono analizzare grandi volumi di dati per identificare modelli e tendenze, migliorare i processi e fornire raccomandazioni per un migliore processo decisionale.

Siemens EDA ha effettuato investimenti significativi nelle tecnologie di intelligenza artificiale e le ha applicate a varie aree di prodotto, tra cui la progettazione di PCB, i sistemi di guida autonoma, la gestione intelligente delle fabbriche e la gestione delle città intelligenti. La società ha recentemente pubblicato un whitepaper che approfondisce il modo in cui l’applicazione della tecnologia AI può affrontare le sfide nella progettazione di circuiti stampati (PCB).

Sfide nella progettazione PCB

Gli ingegneri dei sistemi elettronici PCB devono affrontare sfide nella progettazione di circuiti integrati complessi e veloci che richiedono alimentazione, raffreddamento, integrità del segnale e integrità termica adeguati. Devono fornire PCB ad alte prestazioni e sistemi elettronici interconnessi entro tempi di commercializzazione sempre più ridotti, riducendo al minimo il consumo energetico. Comprendere la progettazione PCB e gli strumenti EDA comporta una curva di apprendimento ripida e gli ingegneri spesso imparano sul lavoro. La selezione dei componenti è un'altra sfida che richiede ricerche approfondite e analisi delle schede tecniche.

Sfruttando l'intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale può estrarre progetti completati per identificare modelli e guidare i progettisti al passaggio logico successivo, migliorando la qualità e l’efficienza della progettazione. L’intelligenza artificiale può sviluppare modelli basati su informazioni storiche per consigliare opzioni di componenti praticabili, accelerando il processo di selezione. Integralo con visibilità in tempo reale sulla catena di fornitura dei componenti e si trasforma in una potente capacità.

L’obiettivo finale della progettazione elettronica basata sull’intelligenza artificiale è che gli algoritmi dell’intelligenza artificiale generino progetti PCB e output di produzione, riducendo i tempi di progettazione ed eliminando errori costosi.

Design Generativo

La progettazione generativa è un approccio innovativo che utilizza algoritmi e metodi computazionali per generare e ottimizzare automaticamente soluzioni di progettazione basate su parametri e vincoli specificati. Combina la potenza dell'intelligenza artificiale, del machine learning (ML), del deep learning (DL) e delle tecniche di simulazione avanzate per esplorare un vasto spazio di progettazione e produrre progetti ottimizzati ed efficienti.

Vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale nella progettazione di sistemi elettronici

La generazione di modelli di componenti, come simboli, geometrie fisiche e modelli di simulazione, richiede molto tempo. Le tecnologie di intelligenza artificiale come l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento delle immagini possono elaborare automaticamente i fogli dati e generare i modelli richiesti, riducendo lo sforzo manuale e sfruttando la conoscenza del dominio.

La connettività schematica, ovvero la creazione di connessioni tra i componenti, è un'altra attività manuale. I modelli ML addestrati su progetti completati possono consigliare componenti e suggerire connessioni pin-to-pin, accelerando il processo di progettazione.

Il riutilizzo dinamico dei blocchi funzionali e la gestione intelligente del database possono essere ottenuti addestrando i modelli DL, consentendo agli strumenti di progettazione di prevedere le potenziali funzioni dei blocchi e suggerire opzioni di posizionamento e instradamento riutilizzabili.

I vincoli, quali layout, progettazione ad alta velocità, produzione e regole di test, vengono generalmente inseriti manualmente, con il rischio di errori. L’intelligenza artificiale può consigliare set di vincoli e valori in base alla progettazione attuale e alle conoscenze derivanti dai progetti rilasciati, semplificando il processo.

Le attività di layout come il posizionamento dei componenti e il routing richiedono molto tempo. I sistemi di intelligenza artificiale possono consigliare strategie di posizionamento e di instradamento basate sui progetti completati e possono essere applicate metodologie di instradamento avanzate come l'instradamento degli schizzi. Gli strumenti di analisi e routing automatico possono anche trarre vantaggio dagli algoritmi AI/ML per generare percorsi ottimali ed eseguire simulazioni accurate.

Sommario

L’intelligenza artificiale è sempre più importante nel migliorare la produttività operativa e la competenza degli utenti. Nella progettazione PCB, l’intelligenza artificiale è particolarmente preziosa per automatizzare i processi manuali e consentire agli utenti entry-level di eseguire attività che in precedenza richiedevano conoscenze specialistiche. Sfruttando le tecnologie di intelligenza artificiale, il processo decisionale può essere accelerato, i processi banali possono essere automatizzati, i nuovi utenti possono lavorare in modo più efficiente e le prestazioni e la producibilità dei sistemi multidominio possono essere ottimizzate.

Nell’ambito del portafoglio Siemens Xcelerator, gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale consentono alle aziende di progettazione di sistemi elettronici di sfruttare le tecnologie di intelligenza artificiale e portare sul mercato prodotti futuristici. Siemens identifica continuamente nuovi casi d’uso in cui l’intelligenza artificiale può essere applicata per migliorare gli strumenti di progettazione e investe tempo e risorse nel miglioramento degli algoritmi esistenti o nello sviluppo di metodologie innovative per affrontare le sfide.

Questo whitepaper è una lettura preziosa per tutti coloro che sono coinvolti nel processo di progettazione dei sistemi elettronici.

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