Reduserer kompleksiteten til design av elektroniske systemer med AI – Semiwiki

I verden av elektronisk systemdesign har kompleksitet alltid vært en stor utfordring. Etter hvert som teknologien utvikler seg og kravene til mer effektive og kraftige elektroniske enheter vokser, møter ingeniører stadig mer intrikate designkrav. Disse kompleksitetene fører ofte til lengre designsykluser, økte kostnader og potensielle designfeil. Siemens EDA erkjenner det presserende behovet for innovative løsninger for å overvinne disse hindringene. Selskapet har identifisert kunstig intelligens (AI) som en teknologi som kan tilby enorm innflytelse for innovasjon. AI omfatter beregningsteknologier som gjør det mulig for maskiner å resonnere og konkludere uten menneskelig innblanding. AI-løsninger kan analysere store mengder data for å identifisere mønstre og trender, forbedre prosesser og gi anbefalinger for bedre beslutningstaking.

Siemens EDA har gjort betydelige investeringer i AI-teknologier og brukt dem på ulike produktområder, inkludert PCB-design, autonome kjøresystemer, smart fabrikkgulvstyring og smart byadministrasjon. Selskapet publiserte nylig en whitepaper som fordyper seg i hvordan bruken av AI-teknologi kan møte utfordringene i design av printkort (PCB).

Utfordringer innen PCB-design

PCB elektroniske systemingeniører står overfor utfordringer med å designe komplekse, raske IC-er som krever tilstrekkelig strøm, kjøling, signalintegritet og termisk integritet. De må levere høyytelses PCB-er og sammenkoblede elektroniske systemer innenfor krympende time-to-market-vinduer og samtidig minimere strømforbruket. Å forstå PCB-design og EDA-verktøy innebærer en bratt læringskurve og ingeniører lærer ofte på jobben. Komponentvalg er en annen utfordring som krever omfattende forskning og analyse av dataark.

Utnytte AI

AI kan utvinne ferdige design for å identifisere mønstre og veilede designere til neste logiske trinn, og forbedre designkvalitet og effektivitet. AI kan utvikle modeller basert på historisk informasjon for å anbefale levedyktige komponentalternativer, og påskynde utvelgelsesprosessen. Integrer dette med sanntidssynlighet i komponentforsyningskjeden og det blir til en kraftig evne.

Det endelige målet med AI-drevet elektronisk design er at AI-algoritmer skal generere PCB-design og produksjonsutganger, redusere designtid og eliminere kostbare feil.

Generativ design

Generativ design er en innovativ tilnærming som bruker algoritmer og beregningsmetoder for automatisk å generere og optimalisere designløsninger basert på spesifiserte parametere og begrensninger. Den kombinerer kraften til kunstig intelligens, maskinlæring (ML), dyp læring (DL) og avanserte simuleringsteknikker for å utforske et stort designområde og produsere optimaliserte og effektive design.

Fordeler med å utnytte AI i elektronisk systemdesign

Å generere komponentmodeller, som symboler, fysiske geometrier og simuleringsmodeller, er tidkrevende. AI-teknologier som naturlig språkbehandling og bildegjenkjenning kan automatisk behandle dataark og generere de nødvendige modellene, redusere manuell innsats og utnytte domenekunnskap.

Skjematisk tilkobling, etablering av forbindelser mellom komponenter, er en annen manuell oppgave. ML-modeller som er trent på fullførte design, kan anbefale komponenter og foreslå pin-til-pin-forbindelser, og akselerere designprosessen.

Dynamisk gjenbruk av funksjonelle blokker og intelligent databaseadministrasjon kan oppnås ved å trene DL-modeller, slik at designverktøy kan forutsi potensielle funksjoner til blokker og foreslå gjenbrukbare plassering og rutingalternativer.

Begrensninger, som layout, høyhastighetsdesign, produksjon og testregler, legges vanligvis inn manuelt, noe som utgjør en risiko for feil. AI kan anbefale begrensningssett og verdier basert på gjeldende design og kunnskap fra utgitte design, og effektivisere prosessen.

Layoutoppgaver som komponentplassering og ruting er tidkrevende. AI-systemer kan anbefale plasserings- og rutingstrategier basert på fullførte design, og avanserte rutingmetodikker som skisseruting kan brukes. Verktøy for automatisk ruting og analyse kan også dra nytte av AI/ML-algoritmer for å generere optimale ruter og utføre nøyaktige simuleringer.

Oppsummering

AI er stadig viktigere for å øke operativ produktivitet og brukerekspertise. I PCB-design er AI spesielt verdifull for å automatisere manuelle prosesser og gjøre det mulig for brukere på startnivå å utføre oppgaver som tidligere krevde ekspertkunnskap. Ved å utnytte AI-teknologier kan beslutningstaking akselereres, hverdagslige prosesser kan automatiseres, nye brukere kan jobbe mer effektivt, og ytelsen og produksjonsevnen til multidomenesystemer kan optimaliseres.

Som en del av Siemens Xcelerator-porteføljen gjør AI-drevne verktøy det mulig for selskaper som designer elektroniske systemer å utnytte AI-teknologier og bringe futuristiske produkter til markedet. Siemens identifiserer kontinuerlig nye brukstilfeller der AI kan brukes for å forbedre designverktøy og investerer tid og ressurser i å forbedre eksisterende algoritmer eller utvikle innovative metoder for å møte utfordringer.

Denne hvitboken er verdifull lesning for alle som er involvert i designprosessen for elektroniske systemer.

Del dette innlegget via:

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Bil / elbiler, Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• BlockOffsets. Modernisering av eierskap for miljøkompensasjon. Tilgang her.
• kilde: https://semiwiki.com/eda/siemens-eda/331982-reducing-electronic-systems-design-complexity-with-ai/