AI를 통한 전자 시스템 설계 복잡성 감소 – Semiwiki

전자 시스템 설계의 세계에서는 복잡성이 항상 주요 과제였습니다. 기술이 발전하고 보다 효율적이고 강력한 전자 장치에 대한 요구가 증가함에 따라 엔지니어는 점점 더 복잡해지는 설계 요구 사항에 직면하게 됩니다. 이러한 복잡성으로 인해 설계 주기가 길어지고 비용이 증가하며 잠재적인 설계 결함이 발생하는 경우가 많습니다. Siemens EDA는 이러한 장애물을 극복하기 위한 혁신적인 솔루션의 긴급한 필요성을 인식하고 있습니다. 회사는 인공 지능(AI)을 혁신을 위한 엄청난 영향력을 제공할 수 있는 기술로 식별했습니다. AI에는 인간의 개입 없이 기계가 추론하고 추론할 수 있는 컴퓨팅 기술이 포함됩니다. AI 솔루션은 대량의 데이터를 분석하여 패턴과 추세를 식별하고 프로세스를 개선하며 더 나은 의사 결정을 위한 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

Siemens EDA는 AI 기술에 상당한 투자를 해 왔으며 이를 PCB 설계, 자율주행 시스템, 스마트 공장 현장 관리, 스마트 시티 관리 등 다양한 제품 영역에 적용해 왔습니다. 회사는 최근 백서를 발표했습니다. AI 기술을 적용하여 인쇄 회로 기판(PCB) 설계의 과제를 어떻게 해결할 수 있는지 살펴봅니다.

PCB 설계의 과제

PCB 전자 시스템 엔지니어는 적절한 전력, 냉각, 신호 무결성 및 열 무결성이 필요한 복잡하고 빠른 IC를 설계하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이들은 전력 소비를 최소화하면서 단축된 시장 출시 기간 내에 고성능 PCB와 상호 연결된 전자 시스템을 제공해야 합니다. PCB 설계 및 EDA 도구를 이해하려면 가파른 학습 곡선이 필요하며 엔지니어는 종종 현장에서 학습합니다. 구성 요소 선택은 데이터시트에 대한 광범위한 조사와 분석이 필요한 또 다른 과제입니다.

AI 활용

AI는 완성된 디자인을 마이닝하여 패턴을 식별하고 디자이너를 다음 논리적 단계로 안내하여 디자인 품질과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. AI는 과거 정보를 기반으로 모델을 개발하여 실행 가능한 구성 요소 옵션을 추천하고 선택 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 이것을 다음과 통합하세요. 부품 공급망에 대한 실시간 가시성 그리고 그것은 강력한 능력으로 변합니다.

AI 기반 전자 설계의 궁극적인 목표는 AI 알고리즘이 PCB 설계 및 제조 출력을 생성하여 설계 시간을 단축하고 비용이 많이 드는 실수를 제거하는 것입니다.

생성적인 디자인

생성 설계는 알고리즘과 계산 방법을 사용하여 지정된 매개변수와 제약 조건을 기반으로 설계 솔루션을 자동으로 생성하고 최적화하는 혁신적인 접근 방식입니다. 인공 지능, 머신 러닝(ML), 딥 러닝(DL) 및 고급 시뮬레이션 기술을 결합하여 광대한 설계 공간을 탐색하고 최적화되고 효율적인 설계를 생성합니다.

전자 시스템 설계에 AI 활용의 이점

기호, 물리적 형상, 시뮬레이션 모델과 같은 구성 요소 모델을 생성하는 데는 시간이 많이 걸립니다. 자연어 처리 및 이미지 인식과 같은 AI 기술은 자동으로 데이터시트를 처리하고 필요한 모델을 생성하여 수동 작업을 줄이고 도메인 지식을 활용할 수 있습니다.

구성 요소 간의 연결을 설정하는 도식적 연결은 또 다른 수동 작업입니다. 완성된 설계에 대해 학습된 ML 모델은 구성 요소를 추천하고 핀 간 연결을 제안하여 설계 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

기능 블록의 동적 재사용 및 지능형 데이터베이스 관리는 DL 모델을 교육하여 설계 도구를 통해 블록의 잠재적 기능을 예측하고 재사용 가능한 배치 및 라우팅 옵션을 제안함으로써 달성할 수 있습니다.

레이아웃, 고속 설계, 제조, 테스트 규칙 등의 제약 조건은 일반적으로 수동으로 입력되므로 오류가 발생할 위험이 있습니다. AI는 현재 설계와 출시된 설계의 지식을 기반으로 제약 세트와 값을 추천하여 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

구성 요소 배치 및 라우팅과 같은 레이아웃 작업에는 시간이 많이 걸립니다. AI 시스템은 완성된 설계를 기반으로 배치 및 라우팅 전략을 추천할 수 있으며, 스케치 라우팅과 같은 고급 라우팅 방법론을 적용할 수 있습니다. 자동 라우팅 및 분석 도구는 AI/ML 알고리즘의 이점을 활용하여 최적의 경로를 생성하고 정확한 시뮬레이션을 수행할 수도 있습니다.

요약

AI는 운영 생산성과 사용자 전문성을 향상시키는 데 점점 더 중요해지고 있습니다. PCB 설계에서 AI는 수동 프로세스를 자동화하고 초보 사용자가 이전에 전문 지식이 필요했던 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 데 특히 유용합니다. AI 기술을 활용하면 의사 결정이 가속화되고, 일상적인 프로세스가 자동화되고, 신규 사용자가 보다 효율적으로 작업할 수 있으며, 다중 도메인 시스템의 성능과 제조 가능성이 최적화될 수 있습니다.

Siemens Xcelerator 포트폴리오의 일부인 AI 기반 도구를 통해 전자 시스템 설계 회사는 AI 기술을 활용하고 미래 지향적인 제품을 시장에 출시할 수 있습니다. Siemens는 설계 도구를 개선하기 위해 AI를 적용할 수 있는 새로운 사용 사례를 지속적으로 식별하고 기존 알고리즘을 향상하거나 문제를 해결하기 위한 혁신적인 방법론을 개발하는 데 시간과 리소스를 투자합니다.

이 백서 전자 시스템 설계 프로세스에 관련된 모든 사람이 읽어 볼 수 있는 귀중한 자료입니다.

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• 출처: https://semiwiki.com/eda/siemens-eda/331982-reducing-electronic-systems-design-complexity-with-ai/