צמצום מורכבות עיצוב מערכות אלקטרוניות עם AI - Semiwiki

בעולם של עיצוב מערכות אלקטרוניות, מורכבות תמיד הייתה אתגר גדול. ככל שהטכנולוגיה מתקדמת והדרישות להתקנים אלקטרוניים יעילים וחזקים יותר גדלות, המהנדסים מתמודדים עם דרישות עיצוב מורכבות יותר ויותר. מורכבויות אלו מובילות לעיתים קרובות למחזורי תכנון ארוכים יותר, עלויות מוגברות ולפגמי עיצוב פוטנציאליים. סימנס EDA מכירה בצורך הדחוף בפתרונות חדשניים כדי להתגבר על מכשולים אלו. החברה זיהתה בינה מלאכותית (AI) כטכנולוגיה שיכולה להציע מינוף אדיר לחדשנות. בינה מלאכותית כוללת טכנולוגיות חישוביות המאפשרות למכונות לנמק ולהסיק ללא התערבות אנושית. פתרונות AI יכולים לנתח כמויות גדולות של נתונים כדי לזהות דפוסים ומגמות, לשפר תהליכים ולספק המלצות לקבלת החלטות טובה יותר.

סימנס EDA משקיעה משמעותית בטכנולוגיות AI ומיישמת אותן בתחומי מוצר שונים, כולל עיצוב PCB, מערכות נהיגה אוטונומיות, ניהול רצפת מפעל חכם וניהול עיר חכמה. לאחרונה פרסמה החברה ספר לבן שמתעמק כיצד היישום של טכנולוגיית AI יכול להתמודד עם האתגרים בתכנון מעגלים מודפסים (PCB).

אתגרים בעיצוב PCB

מהנדסי מערכות אלקטרוניות PCB מתמודדים עם אתגרים בתכנון IC מורכבים ומהירים הדורשים הספק נאות, קירור, שלמות האות ושלמות תרמית. הם חייבים לספק PCBs בעלי ביצועים גבוהים ומערכות אלקטרוניות מחוברות בחלונות מתכווצים בזמן היציאה לשוק תוך מזעור צריכת החשמל. הבנת עיצוב PCB וכלי EDA כרוכה בעקומת למידה תלולה ומהנדסים לומדים לעתים קרובות תוך כדי עבודה. בחירת רכיבים היא אתגר נוסף הדורש מחקר מקיף וניתוח של גליונות נתונים.

מינוף AI

בינה מלאכותית יכולה לכרות עיצובים שהושלמו כדי לזהות דפוסים ולהדריך מעצבים לשלב ההגיוני הבא, ולשפר את איכות העיצוב והיעילות. בינה מלאכותית יכולה לפתח מודלים המבוססים על מידע היסטורי כדי להמליץ ​​על אפשרויות בר-קיימא של רכיבים, ולהאיץ את תהליך הבחירה. שלב את זה עם נראות בזמן אמת לתוך שרשרת האספקה ​​של הרכיבים וזה הופך ליכולת חזקה.

המטרה הסופית של עיצוב אלקטרוני מונע בינה מלאכותית היא שאלגוריתמים של בינה מלאכותית לייצר עיצובי PCB ותפוקות ייצור, לצמצם את זמן התכנון ולבטל טעויות יקרות.

עיצוב גנרי

עיצוב גנרטיבי הוא גישה חדשנית המשתמשת באלגוריתמים ובשיטות חישוביות כדי ליצור ולייעל פתרונות עיצוב באופן אוטומטי בהתבסס על פרמטרים ואילוצים שצוינו. הוא משלב את הכוח של בינה מלאכותית, למידת מכונה (ML), למידה עמוקה (DL) וטכניקות סימולציה מתקדמות כדי לחקור מרחב עיצובי עצום ולייצר עיצובים אופטימליים ויעילים.

היתרונות של מינוף בינה מלאכותית בעיצוב מערכות אלקטרוניות

יצירת מודלים של רכיבים, כגון סמלים, גיאומטריות פיזיות ומודלים של סימולציה, גוזלת זמן. טכנולוגיות בינה מלאכותית כמו עיבוד שפה טבעית וזיהוי תמונות יכולות לעבד באופן אוטומטי גליונות נתונים ולייצר את המודלים הנדרשים, להפחית את המאמץ הידני ולמנף את הידע בתחום.

קישוריות סכמטית, יצירת קשרים בין רכיבים, היא משימה ידנית נוספת. דגמי ML שהוכשרו על תכנונים שהושלמו יכולים להמליץ ​​על רכיבים ולהציע חיבורי פין אל פין, ולהאיץ את תהליך התכנון.

ניתן להשיג שימוש חוזר דינמי בלוקים פונקציונליים וניהול מסד נתונים אינטליגנטי על ידי אימון מודלים של DL, המאפשרים לכלי עיצוב לחזות פונקציות פוטנציאליות של בלוקים ולהציע אפשרויות מיקום וניתוב לשימוש חוזר.

אילוצים, כגון פריסה, עיצוב במהירות גבוהה, כללי ייצור וכללי בדיקה, מוזנים בדרך כלל באופן ידני, מהווים סיכון לשגיאות. בינה מלאכותית יכולה להמליץ ​​על מערכי אילוצים וערכים בהתבסס על העיצוב הנוכחי והידע מעיצובים שפורסמו, ולייעל את התהליך.

משימות פריסה כמו מיקום רכיבים וניתוב גוזלות זמן. מערכות בינה מלאכותית יכולות להמליץ ​​על אסטרטגיות מיקום וניתוב בהתבסס על עיצובים שהושלמו, וניתן ליישם מתודולוגיות ניתוב מתקדמות כמו ניתוב סקיצות. כלי ניתוב וניתוח אוטומטי יכולים גם להפיק תועלת מאלגוריתמי AI/ML כדי ליצור מסלולים אופטימליים ולבצע סימולציות מדויקות.

<br> סיכום

בינה מלאכותית חשובה יותר ויותר בשיפור הפרודוקטיביות התפעולית ומומחיות המשתמשים. בתכנון PCB, בינה מלאכותית חשובה במיוחד באוטומציה של תהליכים ידניים ומאפשרת למשתמשים ברמת הכניסה לבצע משימות שבעבר דרשו ידע מומחה. על ידי מינוף טכנולוגיות בינה מלאכותית, ניתן להאיץ את קבלת ההחלטות, להפוך תהליכים ארציים לאוטומטיים, משתמשים חדשים יכולים לעבוד ביעילות רבה יותר, ולמטב את הביצועים והייצור של מערכות מרובות תחומים.

כחלק מהפורטפוליו של סימנס Xcelerator, כלים מונעי בינה מלאכותית מאפשרים לחברות עיצוב מערכות אלקטרוניות למנף טכנולוגיות בינה מלאכותית ולהביא מוצרים עתידניים לשוק. סימנס מזהה ללא הרף מקרי שימוש חדשים שבהם ניתן ליישם AI לשיפור כלי עיצוב ומשקיעה זמן ומשאבים בשיפור האלגוריתמים הקיימים או בפיתוח מתודולוגיות חדשניות להתמודדות עם אתגרים.

הנייר הלבן הזה הוא קריאת ערך עבור כל מי שמעורב בתהליך עיצוב מערכות אלקטרוניות.

שתף את הפוסט הזה באמצעות:

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. רכב / רכבים חשמליים, פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• BlockOffsets. מודרניזציה של בעלות על קיזוז סביבתי. גישה כאן.
• מקור: https://semiwiki.com/eda/siemens-eda/331982-reducing-electronic-systems-design-complexity-with-ai/