AI による電子システム設計の複雑さの軽減 - Semiwiki

プラトン再発行

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シーメンス、AI ホワイトペーパーのグラフィックで複雑さを軽減

電子システム設計の世界では、複雑さが常に大きな課題となってきました。テクノロジーが進歩し、より効率的で強力な電子デバイスへの要求が高まるにつれて、エンジニアはますます複雑な設計要件に直面しています。これらの複雑さは、多くの場合、設計サイクルの長期化、コストの増加、潜在的な設計上の欠陥につながります。シーメンス EDA は、これらの障害を克服するための革新的なソリューションが緊急に必要であることを認識しています。同社は、イノベーションに多大な影響を与える可能性のあるテクノロジーとして人工知能 (AI) を特定しました。 AI には、人間の介入なしに機械が推論および推論できるようにする計算技術が含まれます。 AI ソリューションは、大量のデータを分析してパターンと傾向を特定し、プロセスを改善し、より適切な意思決定のための推奨事項を提供します。

シーメンス EDA は、AI テクノロジーに多額の投資を行っており、それらを PCB 設計、自動運転システム、スマート工場現場管理、スマートシティ管理などのさまざまな製品分野に適用してきました。同社は最近ホワイトペーパーを発行しました AI テクノロジーを応用してプリント基板 (PCB) 設計の課題にどのように対処できるかを詳しく掘り下げています。

PCB設計における課題

PCB 電子システムエンジニアは、適切な電力、冷却、信号の完全性、および熱の完全性を必要とする複雑で高速な IC を設計する際の課題に直面しています。消費電力を最小限に抑えながら、市場投入までの時間の短縮内で高性能 PCB と相互接続された電子システムを提供する必要があります。 PCB 設計と EDA ツールを理解するには、学習曲線が急峻であり、エンジニアは多くの場合、仕事中に学びます。コンポーネントの選択は、データシートの広範な調査と分析を必要とするもう 1 つの課題です。

AIの活用

AI は完成したデザインをマイニングしてパターンを特定し、デザイナーを次の論理的なステップに導き、デザインの品質と効率を向上させることができます。 AI は履歴情報に基づいてモデルを開発し、実行可能なコンポーネントのオプションを推奨し、選択プロセスをスピードアップします。これを統合しますコンポーネントのサプライチェーンをリアルタイムで可視化そしてそれは強力な能力に変わります。

AI 主導の電子設計の最終目標は、AI アルゴリズムが PCB 設計と製造出力を生成し、設計時間を短縮し、コストのかかるミスを排除することです。

創造的なデザイン

ジェネレーティブデザインは、アルゴリズムと計算手法を使用して、指定されたパラメーターと制約に基づいて設計ソリューションを自動的に生成および最適化する革新的なアプローチです。人工知能、機械学習 (ML)、深層学習 (DL)、および高度なシミュレーション技術の力を組み合わせて、広大な設計空間を探索し、最適化された効率的な設計を生成します。

電子システム設計における AI 活用の利点

シンボル、物理ジオメトリ、シミュレーションモデルなどのコンポーネントモデルの生成には時間がかかります。自然言語処理や画像認識などの AI テクノロジーにより、データシートを自動的に処理して必要なモデルを生成できるため、手作業の労力が軽減され、ドメインの知識が活用されます。

コンポーネント間の接続を確立する回路図の接続も、別の手動タスクです。完成した設計でトレーニングされた ML モデルは、コンポーネントを推奨したり、ピン間の接続を提案したりできるため、設計プロセスが加速されます。

機能ブロックの動的な再利用とインテリジェントなデータベース管理は、DL モデルをトレーニングすることで実現でき、設計ツールがブロックの潜在的な機能を予測し、再利用可能な配置配線オプションを提案できるようになります。

レイアウト、高速設計、製造、テストのルールなどの制約は通常手動で入力されるため、エラーが発生するリスクがあります。 AI は、現在の設計とリリースされた設計からの知識に基づいて制約セットと値を推奨し、プロセスを合理化します。

コンポーネントの配置や配線などのレイアウトタスクには時間がかかります。 AI システムは、完成した設計に基づいて配置配線戦略を推奨し、スケッチ配線などの高度な配線手法を適用できます。自動ルーティングおよび分析ツールも AI/ML アルゴリズムの恩恵を受けて、最適なルートを生成し、正確なシミュレーションを実行できます。

まとめ

業務の生産性とユーザーの専門知識を向上させる上で、AI の重要性はますます高まっています。 PCB 設計において、AI は手動プロセスを自動化し、これまで専門知識が必要であったタスクを初心者レベルのユーザーが実行できるようにする点で特に価値があります。 AI テクノロジーを活用することで、意思決定を加速し、日常的なプロセスを自動化し、新しいユーザーがより効率的に作業できるようになり、マルチドメインシステムのパフォーマンスと製造可能性を最適化できます。

Siemens Xcelerator ポートフォリオの一部である AI 駆動ツールにより、電子システム設計会社は AI テクノロジーを活用して未来的な製品を市場に投入できます。シーメンスは、AI を適用して設計ツールを改善できる新しいユースケースを継続的に特定し、既存のアルゴリズムの強化や課題に対処する革新的な方法論の開発に時間とリソースを投資します。

このホワイトペーパー電子システムの設計プロセスに携わるすべての人にとって貴重な書籍です。

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